training neural network
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[cs231n] 7강 신경망 훈련하기 (2/4, 더 멋진 최적화 (fancier optimization))AI 2021. 3. 23. 14:35
모멘텀을 약간 변형한 것이 있는데, 가끔 볼 수 있는 것이고, 네스테로프 (Nesterov) 가속 경사라고 불립니다. 때로는 네스테로프 모멘텀이라고 불리죠. 이건 순서를 조금 바꿉니다. 일반적인 SGD 모멘텀에서는, 현재 위치에서 경사를 추정하고 우리의 속도와 경사를 혼합할 것을 취합니다. 네스테로프 가속 경사에서는 약간 다른 것을 합니다. 여기서 여러분은 빨간 점에서 출발하고 속도가 여러분을 데려가는 방향으로 움직입니다. 그지점에서 경사를 평가하고 원점으로 돌아가서 그 둘을 섞습니다. 이건 좀 재밌는 해석이긴 하지만 여러분은 정보를 약간 더 섞는다고 생각할 수 있습니다. 만약 어러분의 속도의 방향이 약간 잘못되었다면, 그건 목표 지형의 약간 더 큰 부분으로부터 경사 정보를 통합시킬 수 있도록 해주는 거..
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[cs231n] 7강 신경망 훈련하기 (1/4, 더 멋진 최적화 (fancier optimization))AI 2021. 3. 23. 12:43
지난시간에 했던 것들을 다시 보죠. 지난 시간에 우리는 신경망을 훈련시키는데 핵심적인 세부사항과 관련된 팁 (tip)과 트릭 (trick)에 대해서 얘기했습니다. 오늘은 지난 시간에 배운 것들을 다시 보고 이것들을 학습시키는 것에 대해서, 이런 종류의 핵심적인 세부사항에 대해 더 많이 얘기하겠습니다. 빨리 다시 요약해 보죠. 지난시간 활성 함수에 대해서 얘기했죠. 여러 활성 함수들의 동물원 (zoo)을 보고 그들의 여러 특징에 얘기했죠. 우리는 시그모이드에 대해 봤는데 10년 전에 신경망을 학습할 때는 꽤 자주 썼지만, 활성 함수의 양 끝에서 경사가 사라지는 문제가 있죠. 탠에이치 (tanh)도 이런 종류의 문제가 있죠. 일반적으로 추천하는 것은 대부분의 경우에서는 기본값으로 렐루 (ReLU)를 그냥 쓰..
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[cs231n] 6강 신경망 훈련하기 (4/4, 하이퍼파라미터 최적화 (hyperparameter optimization))AI 2021. 3. 11. 12:02
어떻게 이 하이퍼파라미터들을 선택할 수 있을까요? 하이퍼파라미터 최적화를 하고 모든 파라미터의 최선값을 고르는 거죠? 우리가 사용할 전략은 어떤 하이퍼파라미터에 대해서든지, 예를 들면 학습률이죠. 교차 검증 (cross-validation)을 하는 겁니다. 교차 검증은 훈련 셋에 대해서 훈련을 하고, 검증 셋에 대해서 평가를 하는거죠. 이 하이퍼파라미터가 얼마나 잘 하는지에 대해서요. 전형적으로 우리는 이것을 여러 단계로 하고 싶습니다. 그래서 우리는 굵은 (coarse) 단계 (stage)를 먼저해서 떨어져서 분포해 있는 값들을 고를 수 있습니다. 그리고 몇 에포크 (epoch)만 학습합니다. 그리고 단지 몇 에포크만으로도 여러분은 어떤 하이퍼파라미터들의 어떤 값들이 좋은지 꽤 잘 알게 됩니다. NaN..
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[cs231n] 6강 신경망 훈련하기 (3/4, 배치 정규화와 학습 과정 베이비시팅 (batch normalization & learning process babysitting))AI 2021. 3. 11. 10:48
이제 이것과 연관된 아이디어에 대해서 얘기해 보죠. 이 아이디어는 활성을 우리가 원하는 가우시안 범위로 유지하고 싶다는 겁니다. 우리가 배치 정규화라고 부르는 것 뒤에 있는 이 아이디어는, 오케이, 우리는 단위 가우시안 활성을 원한다는 것입니다. 그러게 되도록 만들어보죠. 어떻게 그럴 수 있죠? 어떤 계층의 활성 배치를 생각해 보죠. 이제 모든 활성이 나오죠. 만약 우리가 이걸 단위 가우시안으로 만들고 싶으면, 사실 경험적으로 이것을 할 수 있습니다. 우리는 현재 배치의 평균과 분산을 취해서 이것으로 정규화할 수 있습니다. 가중치 초기화 대신, 우리는 이것을 훈련시작할 때 설정할 수 있죠. 그걸 좋은 위치에 놓기 위해서요. 그럼 우리는 단위 가우시안을 계층마다 가질 수 있죠. 바라건데, 훈련중에도 이것이..
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[cs231n] 6강 신경망 훈련하기 (1/4, 활성함수 (activation function))AI 2021. 3. 10. 17:48
오늘 우리는 어떻게 신경망을 훈련시키는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 우리가 어디에 와있죠? 우리는 함수를 계산 그래프로 어떻게 표현하는지 얘기했고, 그래서 어떤 함수든 계산 그래프로 표현할 수 있죠. 그리고 신경망에 대해 더 명시적으로 얘기했습니다. 그건 일종의 그래프인데, 여기엔 선형 계층들이 있어서 그걸 쌓고, 중간에 비선형성을 집어넣죠. 지난 강의에서는 합성곱 신경망에 대해 얘기했는데, 그건 특별한 타입의 망으로 합성곱 계층을 사용해서 계층구조(hierarchy)의 망 전체를 통과하면서 공간 구조를 유지합니다. 그래서 우리는 정확히 합성곱 계층이 어떻게 생겼는지 봤고, 합성곱 계층 출력의 각각의 활성 지도는 가중치 필터를 입력의 모든 공간위치에 대해서 슬라이딩하면서 생성됩니다. 우리는 또한 각 ..