[논문 리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition
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그 유명한 ResNet은 152층까지 네트워크를 쌓아올리는 데 성공하며 ILSVRC 2015 classification competition에서 우승하게 됩니다. 그리고 처음으로 3.57%의 top5 에러율을 달성했습니다.
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그 유명한 ResNet은 152층까지 네트워크를 쌓아올리는 데 성공하며 ILSVRC 2015 classification competition에서 우승하게 됩니다. 그리고 처음으로 3.57%의 top5 에러율을 달성했습니다.
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ResNet은 원래 ImageNet 경진대회를 위해 디자인되었습니다. 하지만 본 코드는 Fashion MNIST에 맞추기 위해 input과 output 층을 바꿨습니다, Method: Pytorch
hands_on
part 2 신경망과 딥러닝 부분을 개인공부를 목적으로 내용 요약 및 정리한 글입니다. - 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전
papermlops
컨셉 드리프트는 시간이 지남에 따라 예기치 않은 방식으로 변경되는 것을 의미합니다. 서베이 논문 형식으로 작성되었고, 이것을 리뷰해보았습니다.
java
OOP는 문제를 여러 개의 객체 단위로 나눠 작업하는 방식으로, 객체들이 서로 유기적으로 상호작용하는 프로그래밍 이론입니다. 상속, 다형성, 추상화, 캡슐화를 다뤘습니다.
papermlops
이 논문은 데이터 품질의 다양한 측면이 ML development 단계를 통해 어떻게 전파되는지를 고민했습니다. 이에 대한 요약 및 리뷰입니다.
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Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Method: Pytorch
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part 2 신경망과 딥러닝 부분을 개인공부를 목적으로 내용 요약 및 정리한 글입니다. - 합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전