어제 과제(432a) 기술문서 참고해고 에폭 수 늘려서 다시 돌려보기(성능이 너무 안좋다ㅜㅜ)
이번주에 배운 Deeplearning 개념 다시 정리(각 모델별 특징, 차이점)
느낀 점
인코더, 디코더의 개념이 딥러닝에서 쓰인다는 것이 새로웠다. 지금도 계속 새로운 무언가가 등장하는 분야가 딥러닝인데, 기본적인 개념을 알아두면 그 개념에서 계속 확장되고 응용되고 하면서 딥러닝 기법이 계속 생기는 것 같다. 물론 수식적으로 깊게 파고들면 어려운 것들이지만 기초지식이나 쉬운 개념들을 어떻게 접목시키느냐에 따라 활용도가 달라지고 성능이 높아진다는 사실이 신기했다. (오늘의 느낀점은 주제에서 많이 멀리가긴 했지만...)
키워드
AutoEncoder
decoder
latent feature
더 해볼 것
느낀 점