반응형 아핀변환1 Machine Learning 용어 및 내용 정리(1) * 워드로 정리하다 보니 함수가 들어가지 않아서 이미지로 업로드했어요~ ML 의 목표 : 범용적으로 잘 동작하는 Model을 얻는 것 Broadcasting 큰 Tensor ndim에 맞게 작은 tensor축이 추가되는 것 작은 tensor가 새 축을 따라 큰 tensor 크기에 맞게 반복 학습률(LR, Learning Rate, default=0.0001 or 1e-4) 경사하강법 과정의 속도를 조절하난 스칼라값 w- = learning rate x gradient 값이 너무 작으면 지역 최소값에 갇힐 수 있다. 하지만 너무 크면 곡선에서 완전 임의의 위치로 이동되어버린다. 역전파 알고리즘 : 신경망의 gradient를 구하는데 연쇄법칙을 적용한 것 2023. 8. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
