개인공부방

Triplet loss란 Constrasitive loss의 일종으로써, 샘플된 두 개의 후보군 (positive and negative)에 대해 positive는 가깝게 negative는 멀리 배치되게 하는 방법이다.Anchor ($a$) , Negative ($n$

모델의 두 가지 종류인 Deterministic 방법과 Generative 방법의 기본 개념과 차이점에 대해 공부했다.Deterministic model이란 데이터 $X$가 주어졌을 때 라벨 $Y$가 나타날 조건부 확률 $p(Y|X)$에 대해 직접적으로 계산하는 모델을

예측값과 실제값의 사이의 오차 절대값을 계산함.Least Absolute Deviations (LAD) 라고도 부른다.$$ L\_{1} = \\sum |y_i-f(x_i)|$$예측값과 실제값의 사이의 오차 제곱한 값을 계산함.Least Square Error (LSE

Using Transfer Learning you should freeze some layers, mainly the pre-trained ones and only train in the added ones,In Transfer Learning or Domain Ada

모듈러 연산, 나머지를 계산한다.여태 잘 사용해왔는데 여기서도 분배법칙이 적용될 줄은 몰랐다.나눗셈 제외하고 덧셈, 뺄셈, 곱셈에 적용이 된다.한가지 주의 할 점은, 괄호 밖에서 한번 더 모듈러 연산이 된다는 점이다.