Stanford University CS231n, Spring 2017 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Spring 2017 http://cs231n.stanford.edu/ www.youtube.com Backpropagation 편미분을 통해 $dq / dx = 1$, $dq / dy = 1$, $df / dq = z$, $df / dz = q$ 라는 것을 알아낼 수 있음 Backpropagation은 computational graph의 가장 마지막 부분에서 시작해 역순으로 진행 각 값이 최종 f 값에 영향을 미치는 정도를 알기 위해 gradient를 계산 $x$가 $f$ 값에 영향을 미치는 정도를 계산하기 위해 x → q..

Stanford University CS231n, Spring 2017 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Spring 2017 http://cs231n.stanford.edu/ www.youtube.com 위 classifier는 첫 번째 이미지를 dog로, 두 번째 이미지를 automobile로, 세 번째 이미지를 truck으로 추측하고 있음 따라서 좋은 classifier가 아님, 우리가 원하는 것은 실제 정답인 class에 대해 가장 높은 score을 띄도록 하는 것 Weight를 사용하여 score을 구하고, 이를 바탕으로 weight가 얼마나 안 좋은지 측정하는 것이 loss function임 가능한 weight들 중 가..

Stanford University CS231n, Spring 2017 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition Spring 2017 http://cs231n.stanford.edu/ www.youtube.com 이 CNN 강의만 세 번째 돌려보는 거라 최대한 간략하고 이해하기 쉽게 쓰려고 한다. Image classification 이미지를 input으로 받고, 카테고리(라벨) 중 하나를 선택하기 위의 이미지는 800x600x3(RGB)개의 숫자들로 구성됨 컴퓨터는 이 숫자들을 보고 이미지 분류를 어떻게 수행하는가? Data-Driven Approach Image와 label 데이터셋을 수집함 Classifier을 학습시키기 위해 ma..