AI

본래 신호 처리 분야에서의 특수 연산으로, 두 개의 함수가 있을 때 두 함수 사이에서 수행하는 연산입니다.Filter를 통해 이미지 convolution 연산을 수행하게 되면 pixel by pixel로 곱해서 더한 하나의 값이 나오기 때문에 x x 3이 아닌 x

미리 학습을 멈춰서 어느 정도의 모델 신뢰도를 확보하는 방법입니다.Parameter의 값이 너무 커지지 않도록 규제하는 것입니다. 모든 parameters를 제곱하여 더한 값이 일정 값 이상으로 넘어가지 않도록 합니다.보통의 경우에, Data가 적으면 전통적인 ML의

Update with the gradient computed from a single sample.Update with the gradient computed from a subset of data.Update with the gradient compued from t

How well the learned model will behave on unseen data.Training error가 낮다고 해서 최적의 모델 성능을 가지게 되었다고 말할 수 없습니다. 좋은 Generalization을 가지고 있다 (generalization