mid report

-{"model": "FrameLevelLogisticModel", "feature_sizes": "1024,128", "feature_names": "rgb,audio", "frame_features": true, "label_loss": "CrossEntropyLoss"}
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-캡1때 했던 컨셉들은 간단하게 적고 넘어간다
+파트 분할
 
 
-1. 여러가지 모델로 학습을 해보고 제일 좋은거 고르자
-1.5 워드벡터 임베딩에 쓸 말뭉치 좋은거 쓰자
-2. 태그의 weight를 어떻게 조절을 해보자
-
-(3. 성능(시간복잡도) 향상)
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+segment별로 가중치 부여 후 벡터 생성
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