MSE의 Weight Update의 불공정성(Feat. 분류 문제, Cross-Entropy,softmax,로그우도(Log Likelihood))
(아래의 글을 읽기 전에, MSE랑 Cross-Entropy 설명 시, Activation Function을 모두 Sigmoid 함수로 가정하여 설명을 하고 있다) MSE(Mean Square Error) 정답 레이블이 INDEX=[0,1] 중 0인 상황에서 예측값(o)이 각각 [0.7503(idx=0), 0.9971(idx=1)] 나온 두 경우를 생각해보자. (위에서도 언급했듯이, sigmoid 함수를 가정하여 설명하고 있으므로, idx=0과 idx=1은 동시에 나오는 값이 아니다.) (참고로, sigmoid 함수는 Binary Classification 등에서 주로 사용된다) 후자(0.9971)가 조금 더 큰 에러가 발생했으므로, 더 큰 그레디언트 값을 이용하여 가중치(weight)를 갱신시켜 주어야..
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cv.namedWindow, cv.setMouseCallback의 관계(Feat, winname, 윈도우 창 구분자)
import cv2 as cv import numpy as np import sys img = cv.imread("2.jpg") if img is None: sys.exit("해당 파일을 찾지 못하였습니다.") def drawing(event,x,y,flags,param): global ix,iy if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN: ix,iy = x,y elif event == cv.EVENT_RBUTTONUP: cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,0,255),2) print("x",x,"y",y) cv.imshow("t2",img) cv.namedWindow("t1") cv.imshow("t1",img) cv.setMouseCallback("tittle..
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