EunGyeongKim

💡 목적 : front-end wheel의 얼라인먼트의 rolling reistance를 검사하는것. 더 구체적으로는 toe-in, toe-out을 고려함 이 보고서는 toe-in과 toe-out의 rolling resistance를 분석함. (rolling resistance는 EPA 테스트 프로그램의 road load의 결과를 기반으로 함.) rolling resistance 데이터는 sip angle와 상관관계가 있음. 타이어 rolling resistance와 slip angle을 고려하여 분석할 때 타이어가 같은 온도가 되어야 유효한 결과를 얻을 수 있음. rolling resistance(FRF_RFR​) FR=FySINα+FxCOSαF_R = F_y SIN \alpha + F_x COS \a..

클래스 내에서 쓰는 변수 변수가 private라는 의미 __ 의미 _클래스이름__함수 클래스 전용 인스턴스 및 클래스 변수, 메서드, 전역에 저장된 변수, 인스턴스에 저장된 변수를 정의 __함수__ 의 의미 일반적으로 내장 메소드 또는 변수용으로 예약 예 >>> class MyClass(): ... def __init__(self): ... self.__superprivate = "Hello" ... self._semiprivate = ", world!" ... >>> mc = MyClass() >>> print mc.__superprivate Traceback (most recent call last): File "", line 1, in AttributeError: myClass instance ha..

💡 imageNet의 dataset에서 큰 미니배치는 최적화를 시키는데 어렵다는것을 보여줌(하지만 이 문제가 해결되면 훈련모델은 좋은 일반화를 가짐). 이 문제를 위해 미니배치 크기의 함수로 학습속도를 조정하기 위한 초매개변수 없는 선형 확장 규칙을 채택함. 또한 훈련 초기에 최적화 문제를 극복하는 새로운 워밍업 방식 개발. 1. Introduction This paper’s goal 큰 미니배치 사이즈를 다루기 위해 필요한 것 2. Large Minibatch SGD 2.1 Learning rates for Large Minibatches 2.2 warmup 2.3 Batch Normalization with large minibatches 3. Subtleties and Pitfalls of Dist..