https://youtu.be/7wrTvKZx0G0

• 이전에 들었던 유사한 부분이 많기 때문에 간략히 정리. backpropagation 계산 등에 대한 상세 내용은 아래 페이지 참조
  • 머신러닝 및 딥러닝 1/ Lecture 3. Convolutional Neural Networks

• 지금까지 배운 내용 요약

• 선형 함수는 위와 같이 비선형 문제를 풀 수 없다는 한계가 있다.

• 비선형 데이터를 오른쪽처럼 선형으로 변환해서 선형 함수를 적용할 수 있을까?
  • 모든 문제가 그렇게 되지는 못 함

• 이미지에서 어떤 특징(feature)를 뽑고, 그것들을 이용해서 모델링을 하자.
  • 위 예는 과거의 방법

• 그래서 feature를 뽑은거 갖고(pre-extracted) 학습을 시키고, 그걸 학습하면 되지 않을까?
• 하지만 feature를 뽑는 것 자체도 machine learning에 맡기자는 생각으로 end-to-end 학습이 대두되었고 대세가 됨.
• 하지만 이것은 너무 많은 데이터가 필요하고 연산이 많이 필요하다는 문제가 있음