SVM Loss (2) 썸네일형 리스트형 EECS 498-007 / 598-005 Assignment #2-1 ==================================================================== Backpropagation 강의 보고 왔는데, 확실히 강의 보고 했으면 훨씬 쉽게 했을거 같다. 20.01.19 ==================================================================== 과제는 Linear Classifier와 Two Layer Neural Network로 구성되어 있는데, 먼저 Linear Classifier에서는 SVM Loss와 Soft Max 방식의 Loss Function을 navie 한 방식과 vectorization을 적용한 방식으로 구현하고, SGD 방식에서 batch를 가져오는 것을 구현한다. 그리고.. EECS 498-007 / 598-005 Lecture 3 : Linear Classifier 강의 링크 https://www.youtube.com/watch?v=qcSEP17uKKY&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r&index=3 강의 슬라이드 https://web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/498_FA2019_lecture03.pdf 이번에 배울 Linear Classifier는 단순한 구조이지만 Neural Network의 기초를 이루는 매우 중요한 요소이다. Linear Classifier는 Parametric Approach의 한 갈래로 이전의 K-Nearest Neighbor에서는 input Image만 분류 과정에서 활용하였다면, Linear Classifier에서는 Input Image 'x'와 함께 .. 이전 1 다음
