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[딥러닝] 성능향상(데이터 전처리)
Peter
·
2021년 7월 6일
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19/47
규모문제
건강에 관련된 데이터(기, 몸무게, 혈압)
1.885m 와 1.525m는 33cm나 차이가 나지만 특징값 차이는 불과 0.33
65.5kg과 45.0kg은 20.5라는 차이
첫 번째와 두 번째 특징은 양수, 100배규모차이
편차규모가 큰 항목에 대해 가중치가 크게 실림
백프랍 진행할때 몸무게 미분값이 크니까 수치가 빠르게 갱신되지만
편차가 적은 키는 미세하게 변형되므로 느린계산이 이뤄짐
모든 특징이 양수인 경우
그래디언트가 전달될때 방향성이 서로 정반대인 경우가 발생
최저점을 찾아가는 경로가 갈팡질팡해 느린 수렴
수치가 양수, 음수등 다양하다면 같은 방향이지만 약간 다른 위촐의 수렴도 가능
정규화
특징별로 독립적으로 사용
정규화를 통해 표준편차가 서로 다른 특징들에 문제가 발생하는 규모문제 해결
양수만 있는 경우 발생하는 양수문제도 해결 가능
명목변수 원핫코드 변환
각 숫자가 거리를 나타내는 것이 아니라 국가 분류 같이 명목상 수치가 사용되는 경우 원핫 코드를 통해 위 그림과 같이 또하나의 벡터화를 시켜줌
Peter
컴퓨터가 좋아
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