망둥어집

최근 Git 사용시에 계정 권한이 필요할 때 자격 증명 방식이 비밀번호에서 토큰 형식으로 바뀌게 되었다. 따라서 Mac의 기존에 저장 되어사용하던 인증 패스워드를 새로 발급받은 토큰으로 변경해줘야한다. 만약 변경하지 않고 Mac에서 git의 private repository에 접근하게 되면 The requested URL returned error: 403 에러를 받게 된다. 이 에러를 해결하기 위해서는 Git Hub에서 인증 토큰을 받고 이를 Mac의 "키체인 접근"에 업데이트 해주면 된다. 인증 토큰 생성 1. git hub에 접속하여 로그인한다. 2. 우측 상단의 계정을 클릭하고 Setting에 접속한다. 3. 좌측 하단에 Developer settings를 클릭. 4. 좌측 하단의 Personal..

Hausdorff distance란? 메트릭(거리) 공간의 두개의 부분 집합들 사이의 차이를 측정. [ 점으로 이루어진 두 집합 간의 거리를 결정하는 방식. ] 탄생 배경: 두 점 사이의 거리는 두 점의 최소거리(두 점을 양끝점으로 하는 선분 크기)로 표현 가능하다. 하지만 두개의 점들의 집합(ex. 2개의 다각형에서 각 다각형들의 꼭짓점 집합)사이의 거리를 측정하려하는데 각 집합에서 나온 임의의 두점들의 거리가 가깝다고 해서 그 점들이 다른 집합의 모든 점들과 가깝다고 할수 없다. 그래서 최소 두점의 거리가 아닌 최대 거리를 사용하여 두 집합간의 거리를 구한다. 최대 거리를 이용하는 이유: 두 집합 A, B가 있을 때 A의 원소 ai, B의 원소 bi가 존재한다. 이때 distance(a3, b4)가 ..

unfold 함수에 대해 이해할 일이 생겨서 정리해본다. 아래 블로그 글을 먼저 읽고 참고하면 도움이 된다. https://seolhokim.github.io/deeplearning/2019/07/09/pytorch-unfold/ pytorch에서는 unfold함수를 아래와 같이 정의했다. unfold함수를 통해 tensor의 dimension size들을 조절하여 원하는 tensor를 얻을 수 있다. 좀 더 직관적으로 tensor.unfold(axis, number_of_components, strides) 이런 식으로 생각하면 좋다. 아래에서 dimension, size, step에 대해 그림으로 더 쉽게 설명해봤다. 먼저 size[2, 2, 5, 5]를 갖는 tensor를 생성한다. 출력 결과를 시..

stochastic gradient descent (mini batch size = 1) : 장점 local optimal에 빠질 확률이 적다. 1 step에 걸리는 시간이 짧아 수렴 속도가 빠르다. 단점 vector 방향이 부적확 shooting으로 인해 global optimal을 찾지 못할 가능성 존재. 데이터를 한개씩 처리하여 gpu 자원 사용성 저하. batch gradient descent (mini batch size == batch size): 장점 : update 횟수가 적다. optimal로의 수렴이 안정적이다. 단점 한 스텝에 모든 학습 데이터 셋을 사용하여 학습이 오래 걸린다. 전체 학습 데이터에 대한 error를 모두 축적해야하여 메모리 사용량이 높다. local optimal에서..