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목록2025/01/06 (2)
JINWOOJUNG
[EECS 498] Assignment 3. Fully Connected Networks...(1)
본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/127 [EECS 498] Assignment 2. Two Layer Neural Network...(2)본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 498 강의를 수강하면서 공부한 내용을 정리하는 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/126 [EECS 498] Assignment 2. Two Layer Neural Network...(1)본 포스팅은 Michigan Univ.의 EECS 4jinwoo-jung.com지난 과제에서 구현한 Two Layer Network는 Loss, Gradient, F..
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks...(2)
Reducing OverfittingAlexNet의 경우 6,000만 개의 Parameter를 가지기에, ImageNet의 Subset(Large Datset)으로도 Overfitting이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 Overfitting을 막기위한 2가지 방법을 사용한다. Data Augmentation Image Dataset에서 Overfitting를 줄이기 위해 Label을 보존한 변형(Data Augmentation)을 많이 사용한다. 본 논문에서는 2가지 주요한 Data Augmentation을 다루며, 매우 작은 연산으로 진행되기에 변형된 Image를 추가적으로 저장할 필요가 없다. 추후 저자가 공지한 것 처럼, Input Image는 잘못된 논문과 달리 227x227x3으로 표현하겠다...