2차 미팅 보고(19.03.14) | 한국인공지능연구소

참석자 : 전원참석

내용 :

1교시 :

<(블록과 함께하는) 파이썬 딥러닝 “케라스” 기초>

2-4, 2-5(평가 이야기) - 완료

2교시 :

cs231n 3강 Loss functions & optimization - 완료

내용 정리:

1교시

2-4. 학습 조기종료 시키기

2-4-1. 과적합되는 모델 살펴보기

2-4-2. 조기 종료 시키기

2-5. 평가 이야기

2-5-1. 분류 하기

2-5-1-1. 정확도

2-5-1-2. 민감도

2-5-1-3. 특이도

2-5-1-4. 임계값, ROC, AUC

2-5-2. 검출 및 검색 하기

2-5-2-1. 정밀도

2-5-2-2. 재현율

2-5-2-3. Precision-Recall Graph, Average Precision

2-5-3. 분할하기

2교시

3강. Loss functions and Optimization

3-1. Loss functions

3-1-1. Multiclass SVM loss

3-1-2. Weight Regularization

3-1-3. Softmax Classifier (Multonomial Logistic Regression)

3-1-4. Softmax vs. SVM

3-2. Optimization

3-2-1. Random search : A first very bad idea solution

3-2-2. Follow the slope

3-2-3. The loss is just a function of W

3-2-4. Gradient Descent

3-2-5. Mini-batch Gradient Descent

3-2-6. Examples