Andrew NG Regularization 중 인상깊었던 것만

## Edwidth https://www.edwith.org/deeplearningai2/joinLectures/20015 심층 신경망 성능 향상시키기 강좌소개 : edwith - 커넥트재단 www.edwith.org Regularization Overfitting 방지 Dropout 은 몇개를 제외함으로써 특정변수의 의존도를 줄여서 분산을 크게하는식 Input 에서는 거의 0.999 나 1 Overfitting 이 발생될것같은곳만 하기 이미지에서는 일반적으로 사용하나 일단 오버피팅이 나는지 체크해보고 하는 것이 좋음 이미지는 픽셀 단위고 데이터가 적어서 overfitting이 많이 일어나므로 한다고 함 l1 norm 거의 사용 x L2norm = weight decay 와 같은 효과 Dropout 도 ..

2019.05.04