모두를위한딥러닝 모두를 위한 딥러닝 시즌2 - PyTorch Lab 3 이를 통해 기울기가 지나치게 크면 실제 값과 예측 값의 오차가 커지고, 기울기가 지나치게 작아도 실제 값과 예측 값의 오차가 커진다는 것을 알 수 있게 되었습니다. 이 부분에 해당하는 cost(W)가 가장 최소값을 가지게하는 W를 찾는 것이 목표입니다. cost(W) cost(W)를 최소화하는 W가 임의의 값을 가지게 되는 4가지 경우에 대해서 그래프 상으로 접선의 기울기를 보여줍니다. 접선... 모두를위한딥러닝Deep LearningPyTorchDeep Learning 모두를 위한 딥러닝 시즌2 - PyTorch Lab 2 이에 대한 답변을 우리는 쉽게 생각할 수 있지만, 우리는 모델을 사용하여서 몇 점을 맞을 지 예측하고 싶은 것이며, 이를 위해 모델에 데이터를 학습시키는 과정을 거치며, 이때 사용되는 데이터 셋을 훈련 데이터셋이라고 하며, 추가적으로 이 모델이 얼마나 잘 작동하는지 테스트 할 필요성이 있기에 이때 사용되는 데이터셋이 테스트 데이터 셋이라고 합니다. 우리가 학습을 하는 목표는 이러한 4개의 점... 모두를위한딥러닝Deep LearningPyTorchDeep Learning 모두를 위한 딥러닝 시즌2 - PyTorch Lab 1-2 두번째 단락에서 첫 번째 단락의 [2,2,3]의 3차원 텐서를 view[-1,3]을 통해 변경한 결과 [4,3]가 나온 것을 확인할 수 있습니다. 여기서 view[-1,3]가 의미하는 바는 [?, 3]의 크기로 텐서를 바꾸어달라는 의미이며, ?에 해당하는 부분은 PyTorch에 역할을 맡겨 자동으로 크기를 변경해줍니다. 그래서 최종적으로 [4,1,3]이 되는 것을 알 수 있습니다. 그 결과 ... 모두를위한딥러닝Deep LearningPyTorchDeep Learning
모두를 위한 딥러닝 시즌2 - PyTorch Lab 3 이를 통해 기울기가 지나치게 크면 실제 값과 예측 값의 오차가 커지고, 기울기가 지나치게 작아도 실제 값과 예측 값의 오차가 커진다는 것을 알 수 있게 되었습니다. 이 부분에 해당하는 cost(W)가 가장 최소값을 가지게하는 W를 찾는 것이 목표입니다. cost(W) cost(W)를 최소화하는 W가 임의의 값을 가지게 되는 4가지 경우에 대해서 그래프 상으로 접선의 기울기를 보여줍니다. 접선... 모두를위한딥러닝Deep LearningPyTorchDeep Learning 모두를 위한 딥러닝 시즌2 - PyTorch Lab 2 이에 대한 답변을 우리는 쉽게 생각할 수 있지만, 우리는 모델을 사용하여서 몇 점을 맞을 지 예측하고 싶은 것이며, 이를 위해 모델에 데이터를 학습시키는 과정을 거치며, 이때 사용되는 데이터 셋을 훈련 데이터셋이라고 하며, 추가적으로 이 모델이 얼마나 잘 작동하는지 테스트 할 필요성이 있기에 이때 사용되는 데이터셋이 테스트 데이터 셋이라고 합니다. 우리가 학습을 하는 목표는 이러한 4개의 점... 모두를위한딥러닝Deep LearningPyTorchDeep Learning 모두를 위한 딥러닝 시즌2 - PyTorch Lab 1-2 두번째 단락에서 첫 번째 단락의 [2,2,3]의 3차원 텐서를 view[-1,3]을 통해 변경한 결과 [4,3]가 나온 것을 확인할 수 있습니다. 여기서 view[-1,3]가 의미하는 바는 [?, 3]의 크기로 텐서를 바꾸어달라는 의미이며, ?에 해당하는 부분은 PyTorch에 역할을 맡겨 자동으로 크기를 변경해줍니다. 그래서 최종적으로 [4,1,3]이 되는 것을 알 수 있습니다. 그 결과 ... 모두를위한딥러닝Deep LearningPyTorchDeep Learning