[CS231n] Features 과제(Assignment)

포스팅을 시작하기에 앞서 수준 높은 강의와 강의 자료를 무료로 배포해주신 Stanford University CS231n 교수진께 감사의 말씀을 드립니다. 
온라인 강의: https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk 
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서론

이전까지의 과제에서 Image data로 모두 RGB 데이터를 이용했습니다. 하지만 사진 이미지를 분류할 때에 RGB 데이터뿐 아니라 Image의 edge, texture 등 다양한 정보를 이용할수록 컴퓨터가 더 잘 학습을 할 것이라고 기대할 수 있습니다. 

Assignment 구조

작성되어 있는 부분(파란색), 과제로 주어진 부분(빨간색)

    - Load data

    - PreProcessing(Extract Features)

    - linear classifier(svm)
        - Cross Validation
        - Test image 예측

    - Two Layer Network
        - Cross Validation
        - Test image 예측


Linear Classifier(svm)


기존 과제들과 같이 Cross Validation을 통해 가장 좋은 예측을 보일 것으로 기대되는 hyper parameters를 선택해 주시면 됩니다. 이 때 random.uniform 함수와 반복문을 통해 빠르게 hyper parameters를 탐색할 수 있습니다.

Two Layer Network



의의

기존 과제들에 비해 크게 어렵지 않지만 Fully Connected Network에서 Convolutional Network로 가는 징검다리 역할을 해주는 과제라고 생각이 듭니다. Convolutional Network의 경우 다양한 Featurs를 통해 image를 해석하므로 단순한 Fully Connected Network보다 더욱 많은 정보를 가지고 기계가 학습할 수 있는 장점이 있습니다. 사람이 학습하는 것처럼 기계 또한 한 사물에 대해 다양한 정보가 주어졌을 때 효율이 좋아진다는 것은 흥미로운 점인 듯 합니다.


위치: 대한민국

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포스팅을 시작하기에 앞서 수준 높은 강의와 강의 자료를 무료로 배포해주신 Stanford University CS231n 교수진께 감사의 말씀을 드립니다.  온라인 강의: https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk  강의 자료: https://cs231n.github.io 1. 필요성     Deep learning의 경우 layer의 개수가 많아짐에 따라 자연스레 loss function은 매우 복잡한 형태를 띠게 된다. 따라서 이를 변수에 따라 편미분 하기 매우 어려워진다. 2. Idea     Chain rule에 따라 복잡한 문제를 쉬운 문제의 집합체로 생각한다. 3. 예시 새로운 노드의 gradient = 이전 노드의 gradient*새로운 노드의 미분 값 (value = result) 4. 특성(Add, Multiplication, Max)      뉴럴 네트워크의 특성 상 add 연산과 mul 연산, max 연산이 자주 쓰인다. ex) max(0, wx+b)    1. Add gate Add gate는 이전의 gradient를 공평하게 나눠주는 역할을 한다. 즉, 해당 노드의 gradient = 이전노드의 gradient (${d(x+y) \over dx}={d(x+y) \over dy}=1$)     2. Multiplication gate 해당 노드의 gradient = 이전 노드의 gradient*상대 value (${d(x*y) \over dx}$ = y, ${d(x*y) \over dy}$= $x$)     3. Max gate Max gate는 Add gate와 비슷하게 이전 노드의 gradient를 그대로 끌고 온다는 점이 비슷하지만 가장 큰 value를 가졌던 노드에만 gradient가 할...
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