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