내가 1년 전 즈음에 처음 딥러닝을 이론적으로 접했을 때는, 뭐가 이리 허술한가 하는 느낌이었던 걸로 기억한다.
시간이 지나면 나아지겠지 했지만, 요 근래에 다시 파보면서 갑갑한 느낌만 더 늘었다.
baseline부터 뜯어고치고 있는 내가 더 허망하게 보일까 걱정이다.
다이어리
- 내가 1년 전 즈음에 처음 딥러닝을 이론적으로 접했을 때는, 뭐가 이리 허술한가 하는 느낌이었던 걸로 기억한다. 2017.01.02
- 성적이 떴는데, 생각보다 너무 성적이 잘 나와버려서 기분이 이상하다. 2017.01.02
- 아까 내가 썼던, output vector 어쩌고 했던 것이, 사실 내가 평상시에 non-parametric한 방법으로 분석해야한다고 했던 내 의견과는 조금 충돌되는 면이 있는 것 같다. 2017.01.02
- 내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만, 2017.01.02
내가 1년 전 즈음에 처음 딥러닝을 이론적으로 접했을 때는, 뭐가 이리 허술한가 하는 느낌이었던 걸로 기억한다.
2017. 1. 2. 02:15
성적이 떴는데, 생각보다 너무 성적이 잘 나와버려서 기분이 이상하다.
2017. 1. 2. 02:14
성적이 떴는데, 생각보다 너무 성적이 잘 나와버려서 기분이 이상하다.
사실 나는 모르는거 투성이인데, 이걸 성적으로 가려줄 수 있다는 방패막이가 되어주는거 아닌가, 그런데 진짜 훌륭하신 분들이랑 대화하면 내가 얼마나 허술한지 드러나지 않을까 (물론 내가 말이 어눌한 편이기도 하고...)
물론 생각해보니, 학기 중에 "정말 이러다 과로사로 죽는거 아닐까" 하며 고생했던거 생각해서 다들 그냥 봐주신건가, 근데 그래도 내가 모르는게 많다는 사실이 바뀌지는 않는데
하는 뭐 이상한 생각이 막 들어서
더 공부를 하게 만드는 것 같다. 
-_-
#뭐야이게
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아까 내가 썼던, output vector 어쩌고 했던 것이, 사실 내가 평상시에 non-parametric한 방법으로 분석해야한다고 했던 내 의견과는 조금 충돌되는 면이 있는 것 같다.
2017. 1. 2. 02:14
자다가 문득 일어나서 생각이 든 건데
아까 내가 썼던, output vector 어쩌고 했던 것이, 사실 내가 평상시에 non-parametric한 방법으로 분석해야한다고 했던 내 의견과는 조금 충돌되는 면이 있는 것 같다.
그럼 non-parametric하게 분석하면 되지 뭐.
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내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만,
2017. 1. 2. 02:14
내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만,
.
어떤 특정 형상에 대한 이미지의 output vector들을 잔뜩 모아서 어떤 학습된 분포를 확인했으면
그 다음 새로운 데이터가 들어왔을 때, 기존 분포에 매핑시켜서, 새로운 데이터가 outlier인지 아닌지 확인하면 되는 거 아닌가?
그리고 사실 기초통계학에서도 가르치는 방법이기 때문에, 이런 연구가 이미 있지 않을까?
그냥, 어제 프로젝트 미팅을 하다가, 딥러닝 팀이 anomaly detection 요구를 받았을 때 많이 힘들어하길래 문득 든 생각이긴 한데...