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대학원 일기

MLP(Multi Layer Perceptron) 과정

1. 데이터 준비 - 데이터셋 불러오기 - 훈련 데이터, 테스트 데이터 나누기 - 입력 이미지 정규화하기 - 이미지 배열 크기 변환하기 2. 가중치 및 편향값 초기화 - MLP의 가중치와 편향을 초기화 함 3. 순전파 함수 정의 - affine layer forward - relu - softmax 4. 원 핫 인코딩 및 손실 함수 정의 - change one hot label - cross entropy error 5. 역전파 함수 정의 - affine layer backword - relu gradient 6. 파라미터 업데이트 함수 정의 - 가중치와 편향값을 업데이트 7. 훈련 단계 정의 - step에 따라 훈련 8. 예측 및 정확도 함수 정의 - 하이퍼 파라미터를 설정 - 훈련 루프 실행 impo..
AI/인공지능 기초 2023. 11. 13. 10:57
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