AI Fundamentals/BITAmin DL
[BITAmin DL] Session 1.2 - DL Basics 2 (MNIST, Softmax, Cross-Entropy, Logistic Regression)
1. MNIST MNIST 사람이 수기로 쓴 0~9까지의 digit data train data = 55,000장 test data = 10,000장 각 Image는 Preprocessing 완료 각 한장의 이미지는 28 x 28 size Digit들은 Center-Aligned Digit Size는 각 Image당 비슷한 Size로 Rescaled 2. MNIST Classification Model (Sigmoid) Activation Function: Sigmoid Loss Function: MSE Sigmoid Function을 이용하여 784개의 Input Feature를 바탕으로 Output Layer의 값을 손글씨가 각 digit에 해당할 확률로 반환 Sigmoid Outputs & MSE ..
