전체 글 (61) 썸네일형 리스트형 [Week 3] Programming Assignments 1. np.squeeze default로 아무것도 안쓰고 안에다가 array나 tensor를 넣으면 차원이 1인 것들을 다 날려준다. a = np.array([[1,2,3]]) a.shape => (1,3) print(np.squeeze(a)) => [1,2,3] print(np.squeeze(a).shape) => (3,) 2. Sess.run([optimizer, cost], feed_dict = ...) 여러개의 연산을 run시킬 수 있고, 이 때 뒤에부터 연산한다. cost -> optimizer [Week 3] 4. Introduction to programming frameworks Tensorflow - placeholder는 변수 x를 선언하고 나중에 train할 때 feed를 통해 x에 값을 넣어준다. - session.run()을 할 때 안에 들어가는 계산에 상수가 사용된다면 그냥 그대로 계산되겠지만, placeholder가 포함되어 있는 경우, feed_dict를 통해서 x에 값을 넣어줘야함. - session 작업을 할 때, with를 쓰는 경우가 많은데 이를 이용하면 error exception에 도움이 된다. [Week 3] 3. Multi-class classification Multi-class classification 1. Softmax Regression 2. Training a softmax classifier 1. Soft max Regression 별건 아니고 Logistic Regression의 일반화 버젼이라고 이해하면 된다. Logistic Regression이 C(class) = 2 일 때의 경우라고 한다면, Muliti-class classification은 C가 3이상인 모든 경우를 일컫는다. Logistic Regression에서는 단지 sigmoid 함수에 입력값을 넣으면 끝났지만, 이번에는 class의 개수가 여러개이므로 단순히 그렇게 계산되어서는 안된다. 캡쳐에서 확인할 수 있듯이 입력값이 class 개수만큼의 벡터로 나오므로, 우리가 산출해야할.. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 21 다음
