[ML] Resnet paper study
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나온지 꽤 된 논문인데요, ML 도메인에서는 아주아주 유명한 논문인 것 같습니다. ILSVRC'15 에서 당당하게 1위를 차지한 모델로, CVPR'16의 best paper 로 선정되었습니다. 마이크로소프트 북경 연구소에서 개발하였고, ResNet 으로 불리는 네트워크입니다. Shortcut/Skip connection 을 이용하여 residual (잔차) 을 학습시켜 성능을 향상시킨 논문으로, 이후 대부분의 모델들에서 ResNet 을 활용하게 되었습니다.Inspiration이 논문이 발표되기 이전까지, CNN 기반 모델의 정확도를 높이기 위해서는 보다 깊은 네트워크를 구성해야한다고 생각했습니다. 실제로 당시의 논문들을 보면 보다 깊은 네트워크의 성능이 더 나은 경우가 많았습니다.이러한 가정으로부터 다음..
GNU Screen 팁
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VS code 로 작업할 때, screen 에서 휠을 쓰고 싶은데 안돼서 답답함. copy mode 가 있긴 하지만, 여간 불편한게 아님.~/.screenrc 파일에 아래와 같이 저장해주면 됨. 자세한 정보는 https://stackoverflow.com/questions/359109/using-the-scrollwheel-in-gnu-screen 여기로부터. termcapinfo xterm* ti@:te@ 명령어설명screen -S [name][name] 스크린 생성screen -x [name][name] 스크린 접속 스크린 내부 명령어설명ctrl+a c윈도우 생성ctrl+a tab윈도우 전환
[ML] CNN의 Translation Invariance에 대하여
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Translation InvarianceTranslation에 invariant 하다는 것은 입력이 바뀌어도 출력은 바뀌지 않는 것을 의미합니다. 입력 이미지가 고양이인지 아닌지 판별하는 함수 f 는 고양이의 위치가 바뀌어도 동일하게 고양이라고 판별해 줄 것입니다.Translation EquivarianceTranslation Equivariance는 입력이 바뀌면 출력도 바뀐다는 뜻입니다. 예를들어 고양이가 있는 영역에는 1을 칠하고, 아닌 영역에는 0을 칠하는 함수 f 가 있다고 합시다. 이때, 고양이의 위치를 이동시키는 S 함수를 이용하여 입력 이미지를 바꿔주었다면 출력도 동일하게 변경된 고양이의 위치에 칠해져 있을 것입니다. Convolutional layer 자체는 아래 그림과 같이, 입력이 변..