배움 일지

1. Error Analysis : 우리 모델의 성능 향상을 위해 error를 분석해야 한다. 이를 위해서 약 100개 정도의 mislabeled dev set examples를 살펴보는 것을 추천한다. 이렇게 했을 때의 장점은 아래와 같다: 어떤 것을 먼저 수정해야할 지, 우선순위를 정하는데 도움을 준다. 다양한 접근 방식의 효용성을 측정 가능하다 (틀린 걸 개선 했을 때의 상한선) Cat detection의 예시를 살펴보자. 우리는 Error analysis를 통해, 접근해 볼 만한 아이디어 몇 개를 생각해 볼 수 있다. Dog를 cat이라고 잘못 인식한 경우를 고친다. Great cats (사자, 표범, 치타 등)을 cat이라고 잘못 인식한 경우를 고친다. Blurry 이미지에 대한 성능을 개선한다..

문제 링크: https://www.acmicpc.net/problem/17615 17615번: 볼 모으기 첫 번째 줄에는 볼의 총 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 500,000) 다음 줄에는 볼의 색깔을 나타내는 문자 R(빨간색 볼) 또는 B(파란색 볼)가 공백 없이 주어진다. 문자열에는 R 또는 B 중 한 종류만 주 www.acmicpc.net 이거 문제 못풀었다 .. ; 다른 코드 찾아보면서 놀랬다.. 너무 간단해서... 이렇게 푼 사람 천잰가...? Key Point - 한 번에 답을 찾는게 아니라, 빨간 공을 왼쪽, 오른쪽으로 몰았을 때 / 파란 공을 왼쪽, 오른쪽으로 몰았을 때 이렇게 네 가지 경우의 수를 구한 다음에 min 값을 return 하는 것 - 그럼 각각의 움직이는 횟수는 어떻게..