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[PyTorch] 모델 매개변수 최적화(Optimization) 하기

2024.07.30

⚠️ 본 내용은 PyTorch Korea의 공식 문서에 기반하여 공부한 내용을 적은것이니 양해바랍니다! 모델 매개변수 최적화하기파이토치(PyTorch) 기본 익히기|| 빠른 시작|| 텐서(Tensor)|| Dataset과 Dataloader|| 변형(Transform)|| 신경망 모델 구성하기|| Autograd|| 최적화(Optimization)|| 모델 저장하고 불러오기 이제 모델과 데이터가 준비tutorials.pytorch.krModel 매개변수 최적화 하기이번에는 준비된 모델과 데이터로, 데이터에 매개변수를 최적화 하여 모델을 학습, 검증, 테스트를 해보겠습니다.모델을 학습하는 과정은 반복적인 과정을 거칩니다.각 반복 단계에서 모델은 출력을 추측하고, 추측과 정답 사이의 오류(손실(loss))를..

📝 Data Mining

[Data Mining] Gradient Descent (경사 하강법)

2024.07.23

Gradient Descent (경사 하강법)경사 하강법(Gradient Descent)은 최적화 알고리즘 중 하나로, 주어진 함수의 최소값을 찾는 방법입니다.이 알고리즘은 머신 러닝과 딥 러닝 모델의 학습 과정에서 주로 사용됩니다.경사하강법의 아이디어 (The Idea Behind Gradient Descent)우리는 종종 함수 𝑓를 최대화(또는 최소화)해야 할 필요가 있을 것입니다.즉, 우리는 가능한 가장 작은(또는 가장 큰) 값을 생성하는 입력 v를 찾아야 합니다.그리고 이때, 함수 𝑓를 최대화(또는 최소화)해야 합니다. 즉, 가능한 가장 작은(또는 가장 큰) 값을 만드는 입력 𝑣를 찾아야 합니다.이것은 많은 문제에서 발생하는 일입니다. 예를 들어, 비용 함수(cost function)를 최소..

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