Data Science: 이론/etc3 [Optimization] Bisection algorithm (이분법) 정리 / 설명 Bisection algorithm Assumption Function $g(x) : D \subset \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$ 하고자 하는 것 find a root or solution $x^{*}$ of the equation $g(x)=0, x\in[a,b]$ where $g$ is continuous and g(a)g(b) 0, s.t. |x_{n}-x^{*}| < \epsilon$, where $x^{*}$ is the solution of $g(x)=0$ 위 조건을 만족하는 $x_{n}$ 찾아 $\hat{x}$ (approximated solution)으로 채택 (Intermediate valu.. 2020. 7. 21. [Optimization] Optimization of Univariate Functions 일변량 함수 최적화 정리 / 설명 Optimization of Univariate Functions 이 글에선, 추후 Univariate function optimization 알고리즘을 설명하기 앞서 알고리즘이 설정하는 상황을 설명하고자 한다. 한국어로 일변수 함수 최적화인 Univariate function optimization은 인풋받는 변수의 형태가 univariate이고 아웃풋의 형태가 scalar인 함수의 최솟값 혹은 최댓값을 찾는 문제이다. 본문에선 이 문제를 풀기위해 설정하는 구체적 가정을 설명한다. 가정 함수 f is a univariate real fuction $f: D \subset \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$ that has only one exact minimizer $x^{*.. 2020. 7. 21. [cs231n] Lecture 11 | Detection and Segmentation Computing Vision Tasks Semantic Segmentaion 입력받은 이미지를 픽셀 단위로 classify 한다. 개별 픽셀이 어떤 레이블에 속하는지 알려준다. 하지만 같은 물체가 여러개 있을 때 따로 따로 인식하지 못한다. 학습을 시키려면 이미지 전체에 대해 CNN을 적용해야 하는데 이 방법은 엄청난 computing cost를 발생시킨다. 그래서 "down sampling" 과 "up sampling" 기법을 사용한다. up sampling 과정에서 원본이미지를 그대로 재현하지 못하고 pixel의 실추가 발생하는 문제가 있다. 이 문제를 해결한게 FCN(Fully Convolutional Network) 다. FCN 개발된 이후 segmentation의 성능이 월등히 좋아졌다. Cl.. 2019. 5. 15. 이전 1 다음
