cost function

(3) Cost Function Neural style transfer cost function 스타일을 접목시켜 생성하는 이미지에 대한 cost function은 굉장히 독특하게 정의되네요. 기존 이미지 C와의 cost function과 스타일 이미지 S의 cost function에 각각 가중치를 부여한 것의 합으로 정의됩니다. Find the generated image G 이미지 G를 생성하는 방식은 이전의 CNN과 동일합니다. 다만 input이 없으므로 random하게 초기화하는 것에서만 차이가 존재합니다. 학습을 거듭함에 따라 gradient descent를 적용하여 cost function을 최소화하는 방향으로 최적화됩니다. (4) Content Cost Function content cost..

1. Broadcasting in python Boradcasting example 세 개의 행 중에서 Carb가 차지하는 비중을 for-loop 없이 해결하는 코드를 작성해보자. 각 열의 값들을 모두 더하여 구한 값으로 각 원소들을 나눠준 뒤 100을 곱하면 percentage를 구할 수 있다. 이를 for-loop가 아닌 built-in function으로 구현하면 위 사진의 맨 아랫 부분 두 줄의 코드에 해당한다. sum(axis=0) 함수를 사용하면 2차원의 matrix에 대해 '세로로' 합을 구해준다. 즉 각 열의 합을 더하여 (4,) 사이즈의 vector가 되는 것이다. 마지막으로 reshape(1,4)는 vector의 사이즈를 2차원인 (1,4)로 조정해주는 것인데 사실 쓰지 않아도 자동적으..

1. Binary Classification binary classification(이진 분류)는 위와 같이 '~이다, ~가 아니다'로 구분하는 것이 예가 될 수 있다. 이미지는 Red, Green, Blue 세 가지의 정보를 담고 있는 세 개의 채널로 구성된다. 그 크기를 표현하면 3 x 64 x 64가 된다.(예시) 이를 input X로 표현하면 12288(곱셈 결과)가 된다. 이것이 곧 차원이 된다. Notation input X는 nx차원에 속하고 정답 레이블(label)인 y는 0 또는 1로 이진 분류된다. training example m을 input과 label의 조합으로 생각하면 X를 m개의 열벡터 x로 구성된 행렬로, Y를 m개의 열벡터 y로 구성된 행렬로 생각할 수 있다. 이에 따라서 ..