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[ 배운 내용 ] Chapter 5. CNN 기반 자연어처리 - CNN 개요 - CNN 텍스트 분류 - CNN을 활용한 네이버 영화리뷰 데이터 감성분석 Chapter 5. CNN 기반 자연어처리 CNN (Convolutional Neural Networks) 컨볼루션(Convolution) 계층과 풀링(Pooling) 계층들이 순차적으로 쌓여져 있는 Network 필터를 사용해서 이미지의 구조를 훼손시키지 않으면서 특징(feature map)을 추출 활성화 함수로 비선형 함수 ReLU 사용 Pooling 계층으로 이미지나 feature map의 크기를 줄여줌으로써 연산량을 줄일 수 있다. 신경망을 거친 n개의 클래스 구분 결과를 확률처럼 해석하여 분류하기 위해 Softmax 함수 사용 CNN 기반 텍스트..

[ 배운 내용 ] 1. BatchNormalization(), Dropout() 2. Computer Vision - Convolutional Neural Network (CNN) 3. CNN 코드 작성 실습 - Conv2d, MaxPool2D 사용 1. BatchNormalization, Droupout BatchNormalization() : 각 계층에 대해 평균과 표준편차를 0과 1이 되도록 만들어줌 (각 층의 활성화값을 정규분포로 적절하게 퍼뜨려준다.) Internal Covariate Shift 현상을 방지한다. 학습을 빠르게 진행할 수 있다. 초기값에 크게 의존하지 않게 된다. 오버피팅을 억제해준다. Internal Covariate Shift : 레이어를 거칠 때마다 분포의 변화가 심화되어서..