딥러닝#GPU#인공신경망#책거리#종강 (1) 썸네일형 리스트형 [Deep Learning from Scratch] 8. 딥러닝 이번 시간에는 딥러닝에 대해서 알아보겠습니다. multi layers 저번 시간에 CNN의 원리와 손글씨를 인식하는 모델을 직접 구성해봤습니다. 현재는 MNIST 데이터셋에 대해 정확률이 99.79%까지 도달한 상태로 많이 발전했고 앙상블 학습, 학습률 감소, 데이터 확장 등 여러가지 많은 테크닉들이 생겼습니다. 여기서 이런 테크닉도 중요하지만 저희가 알고 넘어가야 할 것은 '층을 깊게 하는 것'이 왜 중요한지에 대한 이해입니다. 일단 결과론적으로 비전 쪽에서 제일 유명한 대회인 ILSVRC의 수상작들을 보면 층들이 매우 깊습니다. 이런 것을 보면 층이 깊으면 더 좋다는 건 알겠는데 왜 좋아지는지 그 이유에 대해 생각을 한번 해봅시다. 먼저 층이 깊어지면 학습해야할 신경망의 파라미터 개수가 줄어듭니다. .. 이전 1 다음
