# cost function

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Logistic Regression (Notation, Cost Function, Gradient Descent)

Binary Classification classification의 결과가 0 또는 1인 것을 의미한다. 예를 들면 사진 하나를 보여주고 이 사진이 고양이이면 1, 고양이가 아니면 0을 뱉는 classification model은 binary classificatio

2022년 3월 12일
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[논문리뷰] Extending Stein’s unbiased risk estimator to train deep denoisers with correlated pairs of noisy images

안녕하세요. 밍기뉴와제제입니다. 이번에 리뷰할 논문은 Extending Stein’s unbiased risk estimator to train deep denoisers with correlated pairs of noisy images, 줄여서 eSURE입니다.

2021년 12월 30일
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모두를 위한 딥러닝 시즌 1 ML lec 6

저번 강의에서 우리는 binary classification에 대해 공부했었다. binary classification은 한가지 기준으로 그렇다/아니다를 판별하는 것이었다. 그런데 2가지 이상에 대해서 판별하려면 어떻게 해야할까?

2021년 12월 29일
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Building Deep Neural Network : step_by_step.ver

대략적인 순서를 적어보자면,처음에 parameters을 초기화 해 준 다음, ReLU Forward->Sigmoid Forward에 넣고 Loss를 계산해 준 후, Backward에 넣어서 learning_rate값과 함께 parameters을 업데이트 해 준다. 위

2021년 8월 20일
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Planar data classification with one hidden layer

여기서는 2-클래스 데이터 세트인 "flower"를 사용할 것이다. 위 코드를 실행시켜 시각화하면 아래와 같이 출력된다.X와 Y가 어떻게 생겼는지 확인해보자.clf = sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV();clf.fit(X.T,

2021년 8월 19일
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모두를 위한 딥러닝 1 :: Lecture 3 How to minimize cost

Linear Regression의 모델링 함수 H(x)와 손실함수 cost(x)의 복습: H(x)가 주어졌을 때, 실제의 y값과의 차를 이용한 손실함수를 이용해서, W, b의 값을 구해준다. 이 때, 어떠한 방식으로 값을 구할 수 있을까?b= 0으로 가정한, y=x라는

2021년 5월 24일
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모두를 위한 딥러닝 시즌 1: Lecture 2 :: Linear Regression

Linear Regression은 다음과 같은 방식으로 데이터가 주어진다. x는 예측을 하기위한 기본적인 자료로 주어지고, y에 해당하는 score는 예측할 대상이다. 이 때 회귀의 특징은 예측할 대상인 y가 연속적으로 넓은 범위(예시에서는 0~100)이 주어진다는 것

2021년 5월 23일
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목적함수 손실함수 비용함수 차이

우리가 최소화 최대화 하고 싶어하는 함수를 목적함수라고 한다. 최소화 시킨 함수를 비용함수 (cost function), 손실 함수 (loss function), 또는 오류 함수 (error function)라고 부를 수 있다. 비용함수는 최적화 문제에 쓰이고 손실함수

2021년 5월 14일
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