Deep Learning1 [CS231n] 02. Loss Functions and Optimization 지난 포스팅에서 다뤘던 Linear Classifier에 대해서 다시 한번 간단하게 얘기하면서 본 포스팅을 시작하도록 하겠습니다. Linear Classifier의 핵심은 어떤 복잡한 고차원의 특징 공간 내에서 서로 다른 클래스 간의 구분을 위한 선형의 결정 경계를 만들어주는 방법론이라 다루었습니다. 대충 수식으로 $w_{11}x_{1}+w_{12}x_{2}+w_{13}x_{3}+w_{14}x_{4}+b_{1}$ 이렇게 정의할 수 있었습니다.(특징 벡터가 4차원으로 정의되었을 때의 경우입니다.) 그렇다면 저 $w_{11},w_{12},w_{13},w_{14},b_{1}$ 이 녀석들은 어떻게 찾아야 할까요? $w_{11},w_{12},w_{13},w_{14},b_{1}$ 여기에 아무런 값이나 들어가면 우리.. 2022. 1. 26. 이전 1 다음
