1. 순수 공부시간(10H)
2. CNN 모델의 학습의 성능을 올리는 여러 기법들에 대해 배웠다. 추후 LeNet5의 하이퍼파라미터 튜닝이 끝나면 정확도가 상승하는 확인해볼 생각이다.
3. YOLO와 F-RCNN같은 Object Dection 모델들의 구성과 작동원리에 대하여 배웠다.
4. LeNet5 모델을 통하여 learnning rate, activation function, torch.transform, optimizer, scheduler 등을 봐꿔가며 train loss가 어덯게 달라지고 수렴정도를 공부하고 있다.
5. 배워야할 것
- Git 협업
- Stanley, Pure pursuit
- C++, Class
배운것
- CNN 모델의 하이파라미터가 학습에 미치는 영향
- Object Detection 모델들의 구성과 작동 원리
Jacob