L2 regularization2 Regularization 적용에 따른 학습 비교 (tensorflow v2.3.0 - Colab) 이번에는 Courser Deep Learning 특화과정 2번째 강의 1주차 실습 중에 하나인 Regularization에 대해서 텐서플로우로 다시 살펴보도록 하겠습니다. 2020/09/26 - [Coursera 강의/Deep Learning] - [실습] Regularization(L2 Regularization, Dropout) [실습] Regularization(L2 Regularization, Dropout) 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 두 번째 강의 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization .. 2020. 11. 16. [실습] Regularization(L2 Regularization, Dropout) 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 두 번째 강의 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 1)1주차 두 번째 실습은 Regularization 입니다.딥러닝 모델은 매우 높은 flexibility와 capacity를 가지고 있어서, dataset이 충분히 크기 않다면 overfitting하는 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. overfitting은 training set에는 잘 맞지만, 새로운 sample에 대해서는 일반화되지 않는 문제를 일으킵니다. 이번 실습에서 regularizat.. 2020. 9. 26. 이전 1 다음
