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
이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이 chapter에서 살펴볼 내용은 다음과 같다. - Overfitting - Dropout - Code: mnist_nn_dropout Overfitting 그림의 위와 같이 파란색 데이터가 주어졌다고 가정한다. 데이터를 잘 fitting 시키는 regression 모델을 학습하고자 한다. linear 한 방식으로 데이터를 fitting 시키게 되면 아래 왼쪽의 결과가 나올 것이다. 한눈에 봐도 데이터에 잘 fitting 되지 못하고 잘 표현하지 못하는 상황으로 판단된다. 다음으로 아래 가운데 곡선으로 데이터를 fiitting 시키게 되면 사람에 따르겠지만 적당히..

글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 이번 시간에 다룰 주제는 다음과 같다. Reminder: Maximum Likelihood Estimation Reminder: Optimization via Gradient Descent R..