주제: 딥러닝 모델의 구조와 학습 이해2024.11.04 - 기본 개념 다지기: 모델과 학습의 기초내용 요약: 딥러닝 모델 구성의 기초인 forward propagation과 backward propagation을 학습하고, 학습에서 중요한 개념인 learning rate 조정과 오버피팅 방지를 다뤘습니다. 특히 linear regression과 nn.linear 모델을 다루면서 기본적인 학습 흐름을 이해했습니다.핵심 통찰: 모델링의 기초를 다지며 개념 이해가 중요하다는 점을 강조하고, 학습률과 파라미터 조정의 미묘한 차이가 성능에 큰 영향을 미친다는 사실을 깨달았습니다.2024.11.05 - 딥러닝 모델 설계: 모델 구조와 학습의 구체화내용 요약: torch.nn.functional 함수 라이브러리를 ..

수업을 들으면서 Notion을 이용해 필기를 하고 있다. 오늘 회고는 필기의 덕을 보려고 한다. 기존에 했던 대로 4F방식의 회고를 진행하고자 한다. 다만, 필기한 내용을 바탕으로 첫 번째 F를 채우고자 한다. 요약을 도와주는 도구로 chatGPT를 사용하였다.  - FACTS(사실, 객관):2024.10.28.분류 평가 지표 모델을 평가하기 위해 다양한 분류 지표를 학습했습니다.정확도(Accuracy): 올바르게 예측한 비율정밀도(Precision): 양성 예측 중 실제 양성 비율재현률(Recall): 실제 양성 중 모델이 양성으로 예측한 비율F1 점수: 정밀도와 재현율의 조화 평균PR Curve, AP score: 정밀도-재현률 곡선과 평균 정밀도ROC, AUC score: 수신자 조작 특성 곡선과 ..