Week2. Programming Assignment
딥러닝 특화 과정의 첫 강좌 'Neural Networks and Deep Learning' 2주차 과제입니다.
이번 시간에는 'Cat Classifier'를 구현합니다.
해당 데이터가 고양이인지 아닌지를 구분하는 간단한 분류기를 만들어 보는 시간입니다.
Logistic Regression Network를 통해 70%의 성능을 달성해 보세요!
Coursera Rule로 인해 정답 코드를 공개할 수는 없습니다. 과제를 하시면서 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 연락주시길 바랍니다!
📩 leeyj0511@naver.com
댓글도 환영입니다!😃
- First programming exercise of the deep learning specialization
- Build a cat classifier
As you keep learning new techniques you will increase it to 80+ % accuracy on cat vs. non-cat datasets. By completing this assignment you will:
- work with logistic regression in a way that builds intuition relevant to neural networks
- Learn how to minimize the cost function
- Understand how derivatives of the cost are used to update parameters
Got it!
Coursera 규정상 정답 코드를 공유할 수는 없습니다. 그런데 오히려 이 점이 공부에 더 많은 도움이 되었다고 생각합니다.
버그를 잡고 고쳐가는 과정에서 미쳐 놓쳤던 부분을 이해할 수 있게 되었습니다.
이 페이스면 Deep Learning Specialization 첫 번째 강의를 프로그램 예상 기간보다 빨리 마칠 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다. (물론 이러한 노력이 끝까지 지속되었을 때 말이죠...하하)
Financial Aid를 받고 하는 만큼 꾸준히 노력해보도록 하겠습니다. 이상 Steve-Lee 였습니다!
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