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2021.11.26
DFS를 활용한 슬라이딩 윈도우 결과 만드는 방법 질문입니다!
강사님 애써 구현해보려고 했는데.. 상태트리를 만들긴 했는데, 이를 어떻게 구현해야 할지 모르겠습니다.. 아래와 같이 2개 갈래길로 만드는 것 말고 여러갈래길로 만드는 방법도 구현해보았는데 아닌 것 같고... 흐.. 너무 힘드네요.. 힌트를 조금 주실 수 있으실지...ㅜㅜ 문의드립니다.. 구글링해도 참조 코드도 안나오네요.. (사진)
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질문&답변
2021.11.26
DFS를 활용한 슬라이딩 윈도우 결과 만드는 방법 질문입니다!
강사님! 그렇다면 제가 구현했던 이중리스트 방식보다 재귀함수를 활용한 DFS 방식이 시간 복잡도 면에서 훨씬 효율적인가요!? 재귀함수에 대한 시간 복잡도를 어떻게 계산할지 잘 모르겟네용..
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질문&답변
2021.10.08
손실 함수에 대해서 질문 있습니다.
같이 배우는 사람 입장으로써 지나가다 한 번 답변 남기고 갑니다! 우선 과적합이라는 개념에 대해 다시 정의하고 가자면, "학습 데이터에만 너무 집중해서 학습 데이터만 잘 맞추고 검증(또는 테스트) 데이터에는 잘 못 맞추는 현상"이 잖아요!? 이 말은 곧 "학습 데이터일 때만 Loss 값이 매우 낮고 검증(또는 테스트) 데이터일 때의 Loss 값은 상대적으로 높은 현상"을 의미하게 됩니다. 그래서 강의 속에서 설명하시는 가중치 규제라는 개념은 학습 데이터에 대한 Loss 값에 alpha*||w||^2 값을 더해준다는 것인데요! 이렇게 되면 학습 데이터에 대한 Loss 값이 이전보다 커지겠죠!? 그말은 결국 학습 데이터는 이전보다 못 맞추는 것을 의미하게 됩니다. 결국 가중치 규제를 적용함으로써 모델이 "학습 데이터에 덜 집중하게 되고 검증(또는 테스트) 데이터에 좀 더 신경을 쓰게 되고 결국 이는 과적합 문제를 해결하는 데 기여한다"라고 이해하면 좋을 것 같습니다! 더 자세한 건 강사님께서 달아주실 답변을 더 참고하면 좋을 것 같습니다! 제 의견은 참고만 해주세요!
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질문&답변
2021.08.30
각 GD방법에 따른 iteration 횟수가 달라지나요?
지나가다 헷갈리는 수강생도 이해하고 갑니다! 질문, 답변 모두 감사합니다!
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질문&답변
2021.05.07
Mask RCNN 관련해 몇 가지 질문드립니다.
답변 감사드립니다! 3번 질문에 해주신 선생님의 답변을 제 방식으로 다시 정리하자면, 결국 'Binary Mask Prediction'이란, Masking인지 아닌지만 예측하는 것이 되지요? Masking 이라고 예측된 픽셀 값을 눈으로 직접 보았을 때, 그 픽셀값이 '개'에 해당하는 픽셀인지, '고양이'에 해당하는 픽셀인지, '사자'에 해당하는 픽셀인지는 구분할 수 없다는 말이신 건가요?
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