1. 강의
2. 피어세션
- 프루닝은 가중치를 없애는 것 드롭아웃은 가중치 학습을 안하고 걍 냅두는 거
- 팀 베이스라인코드를 짜보자
- 조직깃허브 생성
3. 회고
4. 멘토링
- 팀에서 베이스라인 코드 하나 만들어보면 좋다
- 멘토링 과제 후기
- 과제 1은 러닝레잇의 중요성을 알려주는 문제이다
- 과제2 라벨메모라이즈는 대표적으로 딥러닝 태클거는… 연구 주제임. 이게 딥러닝이 산업에서 못 쓰이는 이유
- 강의 요즘 어떤지
- 어떤 모델이 어떤 문제를 어떻게 해결했는지를 알면 참 좋겠다. 모델 구조가 어떻고는… 사실 자주 변경되고 그래서.
- 레지듀얼러닝? 스킵커넥션 같은 테크닉 정도는 알아둬라
- 대단히 생성모델에 관심있지않은이상 뭐 … 3d 어쩌구 알아야하나… 알아두면 좋긴하지
- 멀티모달은 잘 봐둬라
- 원 바이 원 컨벌루젼은 왜 쓸까? 채널을 원하는 개수대로 변경가능하대 분류문제에서 뭐 잘 융합돼서 클래스 개수만큼…
- 33을 여러개 쌓으면 레이어가 많아져서 기울기 소실 문제 등… 오버 핏 문제 발생. 이 땐 오히려 55나 7*7을 한 층 쌓는걸로 해겷마.
- 이미지 분류 테스크를 컨벌루션레이어만 쓰고 가능?
피처 엔코더랑 mlp를 안쓰고 어케
-> 원바이원컨벌루션 gap대신
- 각 연산의 의미가 뭔지 알아야한다…
- 각자발ㅎ표 ㅎ…
- 넘ㅍ ㅏ이와 파이토치의 큰 차이 : 자동미분기능! 파이토치는 우리가 미분할 필요없는 굳ㅇㅇ
- 경량화라는게 이론적으로 뭐 공부하긴 어려울것같고 경량화 기법이 적용된 어떤 테스크의 모델을 공부하거나 하면 어떨까싶다
- 아 죽고싶다 ㅇ ㅏ 토할거같아 오 발표못해먹겟다진짜
실시간이 다 잘 안돼서… 그런 것이래
- 발표… 말 하는 법. 논리적으로 내 의견 전하는 법… 배워라…
