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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..

🖥️ Deep Learning

[DL] 올바른 학습을 위해 - Overfitting, Dropout, Hyperparameter

2024.05.07

올바른 학습을 위해 Machine Learning에서 Overfitting이 되는 일이 많습니다. Overiftting(오버피팅)은 신경망이 Training data(훈련 데이터)에만 지나치게 적용되어서 그 외의 데이터에는 제대로 대응하지 못하는 상태입니다.Overfitting (오버피팅)오버피팅은 매개변수가 많고 표현력이 높은 모델인 경우, 훈련데이터가 적은 경우에 주로 일어납니다.이 두 요건을 충족하여 Overiftting(오버피팅)을 일으켜 보겠습니다.MNIST Dataset의 훈련데이터중 300개만 사용하고, 7-Layer Network를 사용해서 Network의 복잡성을 높혀보겠습니다.각 Layer의 Neuron은 100개, Activation Function(활성화 함수)는 ReLU 함수를 사..

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[DL] 올바른 학습을 위해 - Overfitting, Dropout, Hyperparameter

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