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Overfitting의 단점은 모델이 훈련 데이터에 너무 과도하게 적합되어, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어진다는 점입니다. 예를 들어, 배경에 점만 찍어놓고도 모델이 이를 "아니라고" 예측한다면, 이는 과도한 학습으로 인해 발생한 문제입니다. 딥러닝에서 중요한 것은 학습을 계속해서 높이는 것이 아니라, 중간 지점을 찾아 모델이 일반화될 수 있도록 하는 것입니다. CNN과 인간의 방식:인간이 이미지를 인식할 때 뇌의 일부만 활성화된다는 사실을 반영합니다.위치별 특징을 추출하여, 위치 정보를 유지한 채로 특징 패턴을 찾습니다.(누락된 부분이 있으니, 적절한 내용이 필요할 수 있습니다.) Fully Connected Layer에서는 이미지의 각 픽셀을 세세하게 분석해야 하므로, 모든 픽셀을 서로 연..

이진검색배열에 데이터들이 오름차순으로 정렬되어 저장되어 있습니다.  이진검색은 사전 찾는 방법을 생각하시면 됩니다. int binarySearch(int n, char *data[], char *target){ int begin = 0, end = n - 1; while(begin시간복잡도는 O(log n)입니다.  탐색 범위가 1이하가 되는 순간 루프가 종료됩니다. 이를 수식으로 표현하면 n/2^k = 1입니다. 양변에 로그를 취하면 k = log n이 됩니다. 따라서 루프는 최대 log n 번 반복됩니다.  시간 복잡도 예제시간 복잡도예제O(1)상수 시간 연산 (예: 배열 인덱스 접근)O(log⁡n)이진 탐색, 반씩 줄어드는 반복문O(n)단일 루프 (예: 선형 탐색)O(nlog⁡n)퀵 정렬, 병합 정..