배치 노멀라이제이션 개요
시작 시간 00:20
배치 노멀라이제이션은 딥러닝 모델의 학습을 안정적이고 빠르게 하기 위한 노멀라이제이션 기법입니다.
인터널 코베리언트 시프트
시작 시간 02:20
인터널 코베리언트 시프트는 뉴럴 네트워크의 레이어 간 피처 분포의 변화를 설명하며, 학습 과정에서 발생하는 문제를 다룹니다.
배치 노멀라이제이션의 필요성
시작 시간 03:30
배치 노멀라이제이션은 학습 중 피처의 분포 변화를 줄여 학습의 안정성을 높이는 데 기여합니다.
배치 노멀라이제이션 절차
시작 시간 07:10
배치 노멀라이제이션은 평균과 분산을 계산하여 피처 맵을 노멀라이즈하고, 학습 가능한 파라미터를 추가하는 과정을 포함합니다.
테스트 시 배치 노멀라이제이션
시작 시간 16:30
테스트 과정에서 배치 노멀라이제이션은 트레이닝 시 계산된 이동 평균을 사용하여 안정적인 성능을 보장합니다.
딥러닝에서 GPU를 활용하여 고속 연산을 수행하는 방법과 CPU와의 차이를 설명합니다.
모델을 GPU에 할당하는 방법과 GPU에서 텐서를 활용하는 주의사항에 대해 설명합니다.
