# DL
[ML]성능 평가
**머신러닝**은 간단히 말해서 주어진 **학습 데이터의 피처와 레이블을 학습하여 새로운 미지의 데이터를 정확히 예측할 수 있도록 하는 기법이라 볼 수 있다. 그리고 이러한 예측 성능에 대한 평가는 머신러닝 알고리즘 모델 또는 데이터 전처리의개
CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 논문 정리
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (2017)
[TIL] Artificial Intelligence[1] : July 7, 2020
딥러닝/인공지능과 관련된 강의를 듣게 되어 기초부터 처음부터 차근차근 천천히 정리하며 학습을 진행해보려 한다. 누구 한 명은 봐주겠지.학습용 Data가 주어지게 되면 컴퓨터는 이를 기반으로 Model을 생성하게 된다. 이 Model을 기반으로 컴퓨터는 예측을 하고, 컴
엔트로피와 크로스 엔트로피
크로스 엔트로피는 딥러닝 분류문제에서 손실함수(loss function or cost function)으로 사용됩니다. 그러면 정보이론의 엔트로피와는 어떤 점이 다르고, 어떤 특징을 가지고 있기에 손실함수로 사용되는 것일까요
[TIL] TensorFlow.js : April 14, 2020
Tensorflow.js TensorFlow.js Installation 사용하고 있던 서버에 TensorFlow.js 설치를 시도하였으나, npm이 설치되어있는 상황이 아니여서, npm부터 설치했다. TensorFlow.js의 설치는 비교적 매우 간단했습니다. 설치
Transfer learning
pre-trained model을 이용하여 새로운 model을 만들 때 학습을 빠르게 하며, 예측 정확도를 높이는 방법이다. Why?ConvNet을 처음부터 학습시키는 일을 그리 많지 않다. 대부분의 문제는 이미 학습된 모델을 사용해서 문제를 해결 할 수 있다.복잡한
FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 논문 정리
metric learning은 input data space에서 data들에 가장 적합한 형태의 어떤 metric을 learning하는 알고리즘이다. 여기에서 data는 각 pair 별로 similar/dissimilar가 정의되어 있는 형태의 데이터이다. 즉, met
GAN
GAN은 적대적인 생성 모델(생성자)와 판별 모델(판별자)네트워크 두 개가 경쟁하는 것입니다. GAN이 실제로 어떻게 학습을 진행하는지 정리하였습니다.
