분류 전체보기25 Keras에서 binary_crossentropy와 categorical_crossentropy 차이 바이너리 classification 문제를 풀려고하면 둘 중 어떤걸 써야하나.. 뭐가 다른가 궁금해서 찾아보았다 우선 binary_crossentropy 소스 def binary_crossentropy(target, output, from_logits=False): """Binary crossentropy between an output tensor and a target tensor. # Arguments target: A tensor with the same shape as `output`. output: A tensor. from_logits: Whether `output` is expected to be a logits tensor. By default, we consider that `outpu.. 2019. 12. 16. Likelihood란? Crros-entropy란? https://jjangjjong.tistory.com/41 확률(probability)과 가능도(likelihood) 그리고 최대우도추정(likelihood maximazation) * 우선 본 글은 유투브 채널StatQuest with Josh Starmer 님의 자료를 한글로 정리한 것 입니다. 만약 영어듣기가 되신다면 아래 링크에서 직접 보시는 것을 추천드립니다. 이렇게 깔끔하게 설명한 자료가 없어 다.. jjangjjong.tistory.com https://curt-park.github.io/2018-09-19/loss-cross-entropy/ [손실함수] Binary Cross Entropy 확률, 정보이론 관점에서 살펴보는 Binary Cross Entropy 함수 curt-park.gi.. 2019. 12. 10. Convolution 이해 신호처리에서의 Convolution을 직관적으로 이해해보자. Convolution이 나오게 된 이유는, 신호들 간의 관계를 파악하고 싶어서이다. 전 포스팅에서 Source와 Detected Signal은 다르다는 말을 하면서 LTI System에 대해 설명했는데, 그 LTI System을 잘 표현하기 위한 방법이 바로 Convolution이다. 앞에서 System을 알기 위해서는 impulse response = impluse * system 를 알면 된다고 했다. 이때 사용되는 연산이 바로 convolution이다. convolution은 인풋과 아웃풋의 상관관계를 찾는것에서부터 시작한다. 인풋과 아웃풋이 얼마나 비슷한지를 system으로 나타낼 수 있지 않을까? 상관관계를 나타내는 방법은 아주 여러가.. 2019. 12. 6. LTI System 이해 LTI Sytem이란? Linear Time Invariant System 즉, 선형이고 시간에따라 변하지 않는 시스템을 의미 Linear하다는 정의가 좀 와닿지 않을 수 있는데...선형성이니 가산성이니 하는것들은 너무 당연해서 잘 와닿지 않는다!! 나의 경우 어떤 결과에 영향을 미치는 parameter가 적다 정도로 이해하고있다. 공부1시간하다가 2시간한다고 성적 2배오르는건 아닌 것처럼 (...) 성적이라는 결과는 공부시간에만 비례하는게 아니고 아주아주 복잡한 요소들이 영향을 끼치므로 공부시간과 성적 사이의 블랙박스는 LTI로 표현 하기가 무척 힘들다. 그나마 다행인건 LTI로 그나마 모사가능한 System들이 몇가지 존재한다는 것이다. 소리를 예로 들면, 입(Source) -> 무언가를 통해서 ->.. 2019. 12. 6. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음
