인턴 인공지능 공부

contrastive loss

python에서 폴더 또는 경로를 생성하는 방법import osos.mkdir('./folder_name')만약 folder_name 이라는 폴더가 없으면 exception 에러 발생os.makedirs('./a/b/c', exist_ok = True)만약 exist_

잘 못찾는 애는 loss 높여서 더 학습하게 만들고 잘 찾는애는 loss 줄여서 덜 학습하게 만든다 -> 정확도를 높인다

앞으로 인턴업무를 하면서 공부한점들을 정리해두려고 한다.!신경망 학습을 시켜서 튜토리얼 사이트 : https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/buildmodel_tutorial.html신경망을 구성하기에 앞서 본격적인 py

numpy와 거의 유사한 문법이다 다음과 같은 텐서가 있다고 했을때 다양한 연산의 결과를 정리해보겠다 torch.ones() > Slicing tensor[:,1] = 0 > tensor[2:,1] = 0 > tensor[:2,1] = 0 >

코랩을 처음 쓰기위해 한나절동안 이래저래 셋팅하느라 찾아보며 시행착오를 겪었던 부분을 정리해두려고 한다!항상 환경설정은 어려운것 같다..회사에서 제공 받은 노트북도 gtx3070이 장착되어있는 충분히 좋은 스펙의 노트북 이지만, 본격적으로 학습을 돌려보니 소음과 발열문

기존 identification 에 쓰이고있는 resnet 모델을 verification용으로 변형시키고 학습시켜보는 업무를 받았다.전체적인 신경망 구성과 contrastive loss를 사용한다는점은 그대로 유지하되 약간의 입출력이 바뀜에 따른 변경처리를 해보려고 한

강아지의 비문인식 역시 사람의 얼굴을 인식하는 FR에 기반한 프로세스이기 때문에, 업무에 대한 더 깊은 이해를 위해 FR 과정에 대해서 공부하는 시간을 가져보았다.대략적인 흐름 파악을 위해 survey 논문을 보면서 FR이 어떤 흐름으로 발전해왔는지 파악하고, 최근 경