2022. 6. 12. 09:12
728x90
고차원의 정보를 효과적으로 이해하는 방법이다.
The Perceptron
Single Layer Neural Network
Activation Function
Non-linearity boundary 생성을 가능하게 해준다.
Forward Propagation
Perceptron의 전파과정과 같다.
Backpropagation
The problem of Overfitting
Layer와 Node의 수가 많아질수록 생기는 문제이다. Regularization을 통해서 해결할 수 있다. 가장 쉬운 방법으로는 Dropout 방법이 있다. 그냥 Layer의 node를 일부 지우는 방법이다.
'대학교 > 컴퓨터비전' 카테고리의 다른 글
[CS/컴퓨터비전] 10. Camera Calibration (0) | 2022.06.11 |
---|---|
[CS/컴퓨터비전] 9. Homogeneous Transformation Matrix (0) | 2022.06.11 |
[CS/컴퓨터비전] 8. Fourier Decriptor (0) | 2022.06.11 |
[CS/컴퓨터비전] 7. Bayes Classifier (0) | 2022.06.11 |
[CS/컴퓨터비전] 6. Object Recognition (0) | 2022.06.11 |