모델

데이터베이스 세팅 로그인 기능을 구현하기 위해 사용자 테이블이 필요하고, 게시글을 저장할 게시글 테이블도 필요하다. 해시태그를 사용하기 때문에 해시태그 테이블도 필요하다. models 폴더 안에 정의해보자. const Sequelize = require('sequelize'); module.exports = class User extends Sequelize.Model{ static init(sequelize){ return super.init({ email: { type: Sequelize.STRING(40), allowNull: true, unique: true, }, nick: { type: Sequelize.STRING(15), allowNull: false, }, password: { type:..

프로젝트 생성 { "name": "learn-mongoose", "version": "1.0.0", "description": "learn mongoose", "main": "index.js", "scripts": { "start": "nodemon app", "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1" }, "author": "hvvan", "license": "MIT", "dependencies": { "express": "^4.17.1", "mongoose": "^5.11.17", "morgan": "^1.10.0", "nunjucks": "^3.2.3" } } 프로젝트를 하나 생성해 위와 같이 packge.json을 만들자. 그리고 아래 패키지를..

Model&Schema Schema는 데이터의 구조나 타입, 길이 등의 정보를 담고 있는 것이다. Model은 Schema를 감싸고 있는 것이라 생각하면 된다. models라는 폴더를 생성해 model을 관리해보자. 그 후, models폴더 안에 User.js파일을 만들어 보자. const mongoose = require('mongoose') const userSchema = mongoose.Schema({ name: { type: String, maxlength: 50 }, email:{ type: String, trim: true, unique: 1 }, password:{ type: String, minlength: 5 }, lastname:{ type: String, maxlength: 50 }..

미니 배치 사용 딥러닝에서는 종종 아주 많은 양의 데이터를 사용하는데 배치 경사 하강법은 모든 샘플을 처리해야 하기 때문에 적절하지 않을 수 있다. 따라서 확률적 경사 하강법과 배치 경사 하강법의 장점을 절충한 미니 배치(mini-batch) 경사 하강법이 널리 사용된다. 미니 배치 경사 하강법의 구현은 배치 경사 하강법과 비슷하지만 에포크마다 전체 데이터를 사용한느 것이 아니라 조금씩 나누어 정방향 계산을 수행하고 그레이디언트를 구하여 가중치를 업데이트한다. 보통 16, 32, 64 등의 2의 배수를 사용한다. 미니 배치의 크기가 1이라면 1개의 샘플씩 수행하는 것이기 때문에 확률적 경사 하강법과 동일하다. 배치 크기에 따라 확률적 경사 하강법과 배치 경사 하강법의 장점과 단점을 가지는 방법이다. 미니..