반응형 인공지능3 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이 파라미터(Parameter) 파라미터는 한국어로 매개변수입니다. 파라미터는 모델 내부에서 결정되는 변수입니다. 또한 그 값은 데이터로부터 결정됩니다. 무슨 말인지 예를 들어 설명해보겠습니다. 한 클래스에 속해 있는 학생들의 키에 대한 정규분포를 그린다고 합시다. 정규분포를 그리면 평균(μ)과 표준편차(σ) 값이 구해집니다. 여기서 평균과 표준편차는 파라미터(parameter)입니다. 파라미터는 데이터를 통해 구해지며 (They are estimated or learned from data), 모델 내부적으로 결정되는 값입니다. 사용자에 의해 조정되지 않습니다. (They are often not set manually by the practitioner) 선형 회귀의 계수도 마찬가지입니다. 수많은 데이터.. 2022. 9. 13. Backbone Backbone의 개념을 어렴풋하게 알고 있었으나, 막상 코드에서 건들어보려니 뭔지 모르겠어서 정리한다. Backbone은 입력이 처음 들어와서 출력에 관련된 모듈에 처리된 입력을 보내주는 역할이라고 생각할 수 있다. 즉, 백본은 입력 이미지를 feature map으로 변형시켜주는 부분이다. ImageNet 데이터셋으로 pre-trained 시킨 VGG16, ResNet-50 등이 대표적인 Backbone이다. Backbone이 척추, 여러가지 task가 몸의 각 부분이라고 생각하면 ResNet과 같은 classification model은 입력을 받아서 각 task에 맞는 모듈로 전달해주는 역할이다. 결국 개체를 검출하든 영역들을 나누든 Neural Network는 입력 이미지로부터 다양한 featur.. 2022. 8. 26. FCN이란 FCN과 FC는 한글자 차이여서 헷갈린다. 그래서 정리를 해보았다. FCN: Fully Convolution Network FC: Fully Connected Layer FCN FC를 Convolution화시켜 위치 정보를 기억하게 하여 classification 뿐만 아니라 segmentation에도 활용 가능하게 한다. 주로 검증된 네트워크(VGG, Alexnet, GoogleNet)의 마지막 네트워크를 활용한다. 2022. 8. 25. 이전 1 다음 반응형
