[TIL] 21/01/16

오늘의 TIL

행렬연산

딥러닝은 모든 연산을 텐서 연산, 즉 다차원 행렬연산으로 처리합니다.
행렬연산을 분해해서 병렬 연산처리를 하거나, 최적화를 진행할 때 용이하기 때문입니다.
따라서 딥러닝을 적용시키려면 문제를 행렬로 표현할 수 있어야 합니다.

현재 패턴인식과 머신러닝 이라는 교재를 통해 행렬을 이용한 선형대수를 다루는 법을 공부하고 있습니다.

multiclass와 multilabel

multi class는 구하고자 하는 데이터가 하나의 클래스에만 속하는 경우를 뜻합니다.
multi label은 구하고자 하는 데이터가 여러개의 label로 동시에 속할 수 있는 경우를 뜻합니다.
예를 들어 사람을 성별로만 나눈다면 남자 혹은 여자라는 하나의 클래스에만 속할 수 있습니다.
이를 구분하는 것은 multiclass문제 입니다.
그러나 성별이외에 학생인지 아닌지 판별하는 문제를 추가한다면 같은 성별이더라도 학생일 수도 아닐 수도 있습니다.
이처럼 한 사람이 여러개의 특성을 동시에 가지는 경우가 발생합니다. 이를 판별해야 할 경우 multilabel 문제라 할 수 있습니다.

클래스 추가

구하고자 하는 클래스 외에 다른 상관없는 클래스들을 추가해줬을 경우 피처를 더 잘 학습하는 경우가 있습니다. 관련 주제로 auxiliary class / trnasfer learning / multitask learning 등이 있습니다.