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[CS231n] 강의4. Neural Networks and Backpropagation 리뷰

cs231n

2022-04-22 2 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture4 신경망과 역전파 알고리즘에 대해 정리했습니다.

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2022-04-22 2 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture3 옵티마이저에 대해 정리했습니다.

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2022-04-22 3 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture3 손실함수에 대해 정리했습니다.

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2022-04-21 3 분 소요

본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture2 이미지 분류에 대해 정리했습니다.

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2022-04-18 2 분 소요

잔차 유닛을 정의한 후, ResNet의 구조를 직접 구현해보았습니다.

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2022-04-15 2 분 소요

SENet은 Squeeze와 Excitation이라는 연산작업으로 정보의 압축하고 재조정하여 ILSVRC 2017에서 우승합니다.

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2022-04-14 4 분 소요

NFNet은 imagenet 데이터셋에서 배치 정규화없이 ResNet을 학습시켰습니다. 그 결과, imagenet에서 SOTA를 갱신한 모델이 되었습니다.

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2022-04-14 3 분 소요

LeNet은 1998년 Yann LeCun의 논문 ‘Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition’에 기재된 가장 기본적인 CNN 구조입니다. 이를 이해하고 파이토치로 구현해보았습니다.