운동하는 공대생

이전까지 이제 Error를 구하는 함수 objective function과 그리고 그 함수를 최소화하는 gradient descent 방식에 대하여 알아보았다. 1. Polynomial curve fitting 위의 그림처럼 각 예측하는 함수를 구성할때 다항함수를 이용할 때 차수를 늘리면 발생하는 문제들을 볼 수 있다. 차수가 너무 낮아 모델이 단순하면 첫 번째 그림처럼 모들 데이터들을 구분하기가 어렵다. 그리고 너무 차수가 높으면 과적합 문제인 overfitting이 발생한다. 2. Overfitting , Unterfitting 이제 2가지 가정을 하고 예시를 통해서 이해를 해보자. 가정 1: 먼저 Error를 계산하는 함수는 RMS(Root-Mean-Square) Error 함수로 지정한다. 이는 ..

1. Intro 컴퓨터 비전과 딥러닝 책의 3장 내용을 정리한 내용입니다. 3장에서는 이미지, 영상 데이터를 어떻게 데이터화시키는지를 설명하는 장이다. 이미지나 영상 데이터는 고차원은 다분광, 초분광 같은 영상들도 있지만 보통 RGB로 구성된 영상으로 예시를 많이 진행했다. 2. 이진 영상 2.1 이진화 이진화란 maxtrix 형식으로 표현된 데이터에서 임곗값 T를 기준으로 T 보다 크면 1 적으면 0 이런 식으로 데이터를 단순히 이진화시킨다. 2.2 오츄 알고리즘 전체 이미지에서 적정한 임곗값을 먼저 계산하여 임곗값을 정한다. 2.3 연결 요소 connected component labeling 이라고도 하며 근처에 있는 같은 데이터를 연결 지어서 분류해 주는 방식이다. 2.4 모 폴로지 영상을 변환하..