데이터 단위 스칼라 - 차원이 없는 값 벡터 - 1차원 텐서 메트릭스 - 2차원 텐서 텐서 - 3차원 텐서 크기 구하기 2차원 텐서 크키 = batch size x dim 3차원 비전 텐서 크기 = batch size x dim x height 3차원 nl
View (as Reshape in Numpy) > > (2*2, 3) = (4, 3) > (2*2,1,3) Squeeze >
linear regression에선 mean squared error (MSE)함수로 계산함
Simpler Hypothesis Function bias 없이 Gradient Descent를 잘 이해해보자! Dummay Data H(x) = x 가 정확한 모델 W = 1이 가장 좋은 케이스 Cost function: Intuition >여기서 cost는
Multivariate Linear Regression란?
Minibatch Gradient Descent 전체 데이터를 균일하게 나눠서 학습 Minibatch Gradient Descent: Effects 모든 데이터를 사용하지 않아 업데이트가 좀 더 빠르다 전체 테디트를 쓰지 않아서 잘못된 방향으로 업데이트 할 수도