ML
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[Computer Vision] Image Processing Operators (영상처리의 연산자)ML 2023. 4. 29. 19:45
Image Processing Operators (영상 처리 3가지 연산자) 1. Point Operator (점 연산) 2. Neighborhood Operator (이웃 연산) 3. Geometric Transformation (기하 연산) 1. Point Operator (점연산) point operator 는 각 픽셀을 독립적으로 연산한다. ex1 ) Linear Point Operator 선형 연산 ex2) Non-Linear Point Operator 비선형 연산 : Gamma correlation 감마 값이 커질 수록 그림은 어두워진다. ex3) Linear Blend Operator : 두 이미지(영상) 사이에서 교차 디졸브를 한다. ex4) Histogram Equalization Hi..
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훈련(Training set)/ 검증( Validation set)/ 테스트(Test set)ML 2021. 1. 21. 14:46
Training set(훈련 데이터 세트) : 모델을 맞추는데 사용되는 데이터 샘플 Validation set (검증 데이터 세트) : 모델 하이퍼 파라미터를 조정하는 동안 훈련 데이터 세트에 맞는 모델에 대한 공정한 평가를 제공하는데 사용되는 데이터 샘플 : 이 데이터를 사용하여 모델 하이퍼 파라미터를 미세 조정 ✌️모델의 성능 평가 Test set(테스트 데이터 세트) : 학습 데이터 세트에 맞는 최종 모델에 대한 공정한 평가를 제공하는데 사용되는 데이터 샘플 : 훈련된 모델을 테스트 하는데 사용 ✌️최종 성능평가 데이터 세트 A는 Training set와 Test set만 사용합니다. A에서는 Test set가 훈련된 모델을 테스트합니다. 데이터 세트 B는 Training set, Validatio..
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리지회귀( Ridge regression) vs 라소회귀(Lasso regression) / L1 Norm vs L2 NormML 2021. 1. 21. 02:18
L1 Norm vs L2 Norm L1 Norm : 빨간색, 파란색, 노란색 경로 : 경로 길이 = 모두 동일한 최단 경로 길이 인 12 : 두 지점 사이를 이동하는 많은 경로가 존재 L2 Norm : 초록색 경로 : 6√2 : 두 점 사이를 가장 빠르게 가는 한가지 경로 존재 리지회귀 Ridge regression, 라소회귀 Lasso regressio = 선형회귀 + 규제 ✔️규제 : 모델이 과대적합이 되지 않도록 강제로 제한하기 위해 규제 : 가중치의 절대 값을 가능한 작게 만든다 라소회귀 리지회귀 선형회귀 + L1규제 선형회귀 + L2규제 계수를 0에 가깝게 하려하는데 어떤 계수는 정말 0이 된다 : 모델에서 완전히 제외되는 특성이 생긴다 --> 쉬운 모델 계수를 0에 가깝게 하려 하는데 정말 0..