딥러닝(deep learning)/인공신경망(Neural Network)
행렬의 계산 성능 개선
바코94
2019. 7. 24. 17:38
행렬을 계산할때 400x1000 인풋이 들어오고 히든 노드가 100개라고하면 (400x 1000) (1000x100) 의 dot product를 수행하게 된다.
이것의 문제점
1. 시간 문제
2. 전체 입력데이터 행렬에 대한 개선된 W, b 값을 한꺼번에 구해야 하기때문에 W, b이 결정되기가 쉽지 않다.
데이터 한 행씩 계산을 하게 되면 W, b의 값이 적절하게 선정될 수 있는 가능성이 높아질 수도 있다.
행렬의 크기가 클 때 not batch를 사용하는 방법도 고려해 보도록 하자.
Diabetes_not_batch_class.ipynb
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