CS 230 ― 딥 러닝
- • 계층 유형, 필터 하이퍼파라미터, 활성화함수
- • 객체 탐지, 얼굴 확인 및 인식
- • 뉴럴 스타일 전달, 계산 트릭을 사용하는 구조
- • 그래디언트 소실/폭발, GRU, LSTM, RNN의 변형
- • Word2vec, 스킵그램, 네거티브 샘플링, 글로브, 주의 모델
- • 언어 모델, 빔 탐색, 블루 점수
- • 데이터 증가, 배치 정규화, 정규화
- • Xavier 초기화, 전이학습, 데이터 맞춤 학습률
- • 과적합 작은 배치, 그레디언트 확인