딥러닝도 전처리는 인간이 할 수 있다.
컴퓨팅 파워만 좋으면 딥러닝이 좋다.
여기서 특성 추출은 사람이 만든 알고리즘이든 사람이 직접 추출하는 feature이다.
성능이 잘 나오지 않으면 데이터 문제인 경우도 있다.
훈련용 테스터용 나눠놓은 것도 가변적이다. 훈련용 데이터가 너무 적으면 훈련용 데이터를 늘려도 된다.
검증 데이터셋 - validation data set = 학습이 잘 되었는지 확인하는 용도이다.
배치 크기 : weight 업데이트 주기
에폭 : 데이터를 몇번 반복하냐
이미지 인식으로 segmentation도 있고 Box를 치는 방식도 있다.
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