정리 노트

이 포스트는 국민대학교 소프트웨어학부 '컴퓨터 비전' 강의를 듣고 요약하는 포스트입니다. 원하시는 정보가 없을 수도 있습니다. 이 점 유의 바랍니다. 질문과 오류 지적은 매우 환영합니다! Gradient Descent(경사 하강) 손실 함수를 MSE Loss(오차 제곱의 평균), f라고 하고, 변경해야 할 값을 w라고 할 때 $$ w = w - \alpha * \frac{\partial f} {\partial w} $$의 식을 통해서 고쳐 나갑니다. MSE 손실 함수(아래 식에서의 'f')는 dataset의 모든 값들을 보고 오차를 계산합니다. $$ f(w) = \frac{1} {N} \sum_{i = 1}^{n} g^{(i)}(y(x^{(i)}, w), t^{(i)}) \quad \text{(} x^{..