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브렌쏭의 Veritas_Garage

[CS231n] #2. 이미지 분류(2)

실제 상황에서 K-Nearest Neighbor는 이미지 분류에는 사용되지 않는다이미지를 훈련하는 시간은 상대적으로 짧지만 정작 예측하는 속도가 느리다이미지와 같은 데이터가 고해상도로 올라갈수록 연산 난이도가 급격히 상승한다이미지가 고차원적으로 갈수록 N의 제곱으로 분석할 포인트들이 생겨난다Linear Classification :: 뉴럴 네트워크의 레고 블록Linear classification 이란 무엇인가, 하니 개체를 인식할때 보다 '관념적'으로 접근할 수 있도록 하는 것에 가깝다.물론 컴퓨터가 관념을 가진다는 이야기는 아니고, 굉장히 구체적이고 단편적인 예시들로 훈련을 거쳐 조금만 달라져도 인식을 못하던 이전 방식 대신에, 모호하고 포괄적인 이미지를 비교대상으로 삼고 물체를 인식하는 것이다.여기..
[Project_하다]/[Project_공부] 2024. 6. 27. 17:11
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