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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
미니 배치(Mini-batch) 경사하강법 구현하기
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안녕하세요!!
강의를 듣는 도중 궁금한것이 생겼습니다
이전 영상에서 손실함수의 편미분을 구해서 weight를 업데이트 하는 방식의 설명중에 공식의 오른쪽 부분 xi * (실제값i - 예측값i) 부분이 코드 상에 구현된것이
이부분 인거 같은데 해당 코드에서, 예를 들면 w1_update 변수 부분에 공식의 xi 를 곱하는 부분이 빠진게 아닌가 싶은 의문이 듭니다!! 제가 못찾고 있는건지...아니면 어디서 따로 구현이 된것인지 여쭤봅니다!!
강의 감사합니다^^
답변 1
안녕하십니까,
xi를 예측 오차와 곱해서 총 합을 구하는 부분이 np.dot(rm.T, diff) , np.dot(lstat.T, diff)입니다. np.dot(rm.T, diff)는 피처 X가 rm 일때 이 rm값과 예측 오차를 dot 연산을 적용해서 총 합을 구하는 식입니다.
감사합니다.
아앗...역시 제가 디테일이 부족했네요 ㅠㅠ 감사합니다!!
이부분 인거 같은데 해당 코드에서, 예를 들면 w1_update 변수 부분에 공식의 xi 를 곱하는 부분이 빠진게 아닌가 싶은 의문이 듭니다!! 제가 못찾고 있는건지...아니면 어디서 따로 구현이 된것인지 여쭤봅니다!!
아앗...역시 제가 디테일이 부족했네요 ㅠㅠ 감사합니다!!