캐글 등 cs231n

- 콘볼루션 복습, tf.nn.conv2d()와 filter, stride, padding 파라미터들 사용법

- 비디오로부터 샐리언시 프레임 또는 샐리언시 클립을 찾아내는 알고리즘은 어떨까?

-- 비디오 3차원 콘볼루션이면 가능할듯도 하다

- with 스코프 중에서 네임 스코프는 안쓰는게 좋다.

- 텐서보드에서 콘볼루션 함수는 블럭으로 표시되고 클릭하면 상세 코드 보여짐

- 플래이스홀더

- 힌튼이 만든 오토엔코더는 라벨이 없어서 비지도학습으로 분류될뿐 카테코링 기능은 없다.

- 오토엔코더의 오토는 오토코릴레이션처럼 자기 이미지를 재활용한다는 의미로 붙인듯

- 강화학습도 라벨링이나 어노테이션이 없다는 측면에서 비지도학습 범주에 들듯하다. 

-- 대신 에이전트를 만들어주어야하는 문제가 ..

- 형규의 코엑스 관람기,  FaaS, Cloud 와 데이타의 중요성 이야기

- 초일님은 이미 어노테이션 전문업체와 협업하는 중이라고 ..

- 비디오태킹 프로젝트: 1초에 한장씩만 뽑아 1024 피쳐벡터를 뽑는다.

- 논문 내용 이야기: Youtube-8m Video Large Scale ..

- 기타 논문들

-- Video frame Feature Pooling(피쳐 셀렉션과 유사) 에 맥스풀링이 가장 좋다고

- 비디오 프레임들에서 피쳐풀링하면 동적인 피쳐가 얻어짐.

- 캐글은 데이타에 대한 이해가 가장 중요한듯 하다.

- 초일 논문: rDNN - 3개의 복잡한 레귤러라이제이션을 두어 퓨전 성능을 높이는 연구내용

- 오디오, 이미지, 트래젝토리 등 비디오 데이타 멀티퓨전시 얼리퓨전이 성능이 더 좋더라.

- 이미지들로 비교로 만든 컨퓨전 매트릭스의 대각선 색상 이야기.. 등.