Daniel's blog

Parameter (매개변수, 파라미터) 와 Hyperparameter (하이퍼파라미터) 는 서로 다른 역할을 한다. Parameter는 트레이닝 중에 학습되는 반면, Hyperparmeter는 학습 전에 설정돼 모델의 트레이닝 방법을 제어한다. 더 자세히 알아보자. Parameter정의: Parameter는 학습 데이터로부터 학습되는 모델의 내부 변수다. 이러한 값은 학습 과정에서 최적화 기법(예: 신경망의 역전파 - backpropagation in neural networks)을 통해 조정된다.예시신경망의 가중치 및 편향 (Weights and biases in a neural network)CNN (컨볼루션 신경망)의 필터 가중치의사 결정 트리의 의사 결정 임계값사용법: Parameter는 학습 ..

LeetCode '200. Number of Islands' 를 아래와 같이 DFS 알고리즘으로 C++로 구현했을 때 parameter로 grid를 Call by Value인 vector> grid로 넘겨주면 48/49의 테스트 케이스가 통과되지만 마지막 1개의 테스트 케이스가 Time Limit Exceeded (TLE)로 통과를 못하게 된다. 아이디어 자체엔 문제가 없지만 Call by Value 즉, '&' 의 유무가 통과 유무를 좌우한다. // Wrong Solutionclass Solution {public: int numIslands(vector>& grid) { int m = grid.size(); int n = grid[0].size(); vect..

1. 파라미터(매개변수) : 함수(메소드)를 정의할 때 함수명 우측에 추가되는 변수 2. 아규먼트(인자) : 함수(메소드)를 호출할 때 우측에 입력되는 변수 또는 값 3. 예시 : 아래 예시에서 main 함수 내에서 sum() 호출 시 입력된 1, 2는 아규먼트. sum()을 정의할 때 선언된 n1, n2는 파라미터. public static void main(String[] args) { int tot = sum(1, 2); // 1, 2는 아규먼트 System.out.println(tot); } public static int sum(int n1, int n2){ // n1, n2는 파라미터 return n1 + n2; } 실행 결과: 3 출처 1. https://dev-note-97.tistory...