[패캠환급반] 딥러닝 인강 100% 환급 패스트캠퍼스 챌린지 26일차

2021.10.01 금요일 26일차

 

3-4-3 for Several Samples - Vectorization 1

3-4-4 for Several Samples - Vectorization 2

오늘은 강의를 2개나 들었다! 지금까지는 이렇게 1, 2 나뉘어져 있는 강의를 그냥 한 개만 듣고 넘겼지만 오늘은 연구실에 와서 공부해서 그런지 집중이 좀 잘되는 것 같아서 2까지 다 들었다 ㅎㅎ

그리고 1, 2가 나뉘어진 강의는 다음 시간에 좀 복습이 필요해서 그냥 집중 잘 될 때 다 몰아서 들어버리자하는 마음도 있었다.

 

저번 시간에도 여러 개의 샘플에 대한 학습 방법을 배웠는데, 저번 시간까지는 2개의 샘플에 대한 학습 방법이랄까. 되게 간단하게 배웠었다. 이번 강의에서는 정말 여러개 n개까지 확장해서 학습하는 방법을 배웠다. 학습을 하는데 세타도 최적화 시키고, loss, cost, gradient 등을 각각 구하는 방법이 모두 다른데 그것들 하나하나 설명해주셨다.

데이터가 n개 라는 것은 scalar가 아닌 vector로 계산하면, 여러 개의 스칼라 값을 하나의 벡터로 만든다고 생각하면된다. 즉, 각각의 스칼라값을 연산하는 것을 하나의 벡터 연산으로 생각하면 된다는 것이다.

데이터 n개에 대한 학습을 설명해주시면서 지난시간 컴퓨터의 효율성을 배울 때 말씀해주셨던 미니배치와 배치 사이즈에 대해서도 또 설명을 해주셨다. 미니배치를 적용한다고 해서 연산이 달라지는 것은 아니고, n의 크기가 미니배치의 사이즈가 되는 것이라고 설명해주셨다.

오늘도 유익했던 딥러닝 수학 강의 끝!

오늘은 이론과제가 있어서 조금 힘들다..

 

▼패캠 강의 리스트▼

https://bit.ly/37BpXiC

 

*본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.*

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