레플리
글 수 203


https://www.slideshare.net/yongho/ss-79607172

 

 

 

딥러닝에 대해서 정말 쉽게 설명한 슬라이드입니다. 과거 신경망의 문제점을 어떻게 극복하고 딥러닝이 가능했는지 자세히 나와있습니다.

 

1. Underfitting(깊은 신경망은 학습이 잘 안됨)
-> 활성화 함수를 Sigmoid에서 ReLU로 변경하여, 오차의 정보인 그래디언트의 손실을 막음

 

2. Slow(학습이 너무 느림)
-> 데이터를 전부 한번에 넣지 않고, 미니배치로 잘라서 조금씩 넣음(Stochastic Gradient Descent)

 

3. Overfitting(훈련셋에 너무 고정되어 일반화가 안됨)
-> 드롭아웃으로 신경망의 연결을 랜덤하게 끊어, 특정 노드에만 집중되지 않고 넓게 정보를 분산(유연성 높아짐)

 

 

 

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빵빵이

2017.09.15 22:38:56
*.87.61.230

링크가 안열리네요

깊은바다

2017.09.16 03:28:22
*.68.247.188

저는 잘 되는데 지금도 그런가요?

계속 안열리면 구글에서 제목으로 검색을^^;

 

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