본문 바로가기 메뉴 바로가기

Code Inside

프로필사진
  • 글쓰기
  • 관리
  • 태그
  • 방명록
  • RSS

Code Inside

검색하기 폼
  • 분류 전체보기 (30)
    • DL (1)
      • Pytorch (0)
    • Python (16)
      • 코딩테스트 (6)
      • 프로그래머스 (2)
      • 알고리즘 및 자료구조 (4)
      • 백준 (0)
      • leetcode (0)
    • 연구및논문 (0)
    • Java (0)
    • 성장기록 (0)
  • 방명록

DL (1)
딥러닝 모델 학습 과정, model.eval()

* 해당 내용은 '딥러닝 파이토치 교과서' 를 개인 공부 목적으로 정리한 것임 ​ ​ 모델 학습 모델을 학습 시킨다는 것은 입력값 x, 출력값 y 가 만약 y = wx+b 라는 관계식(함수)을 가진다면 loss가 최솟값을 갖도록 하는 가중치(w) 및 편향(b)의 값을 찾아 나가는 과정을 의미한다.​ 먼저 w,b에 임의의 값을 적용한 뒤 오차(실제값과 예측값의 차이)가 서서히 줄어들어 전역 최소점에 이를 때까지 파라미터(w,b)를 계속 수정한다. ​ 학습 과정은 다음과 같다. ​ 1. optimizer.zero_grad() 기울기 초기화 메서드 새로운 기울기 값을 이전 기울기 값에 누적하여 계산하는 것은 RNN(순환 신경망) 모델을 구현할 때는 효과적이나 누적 계산이 필요하지 않는 모델인 경우 불필요함. ..

DL 2024. 2. 6. 12:03
이전 1 다음
이전 다음
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
TAG
  • 프로그래머스
  • 알고리즘
  • 우선순위 큐
  • 운영체제
  • Deque
  • 네트워크
  • 데크
  • 파이토치
  • 스택
  • 컴퓨터공학
  • Stack
  • 자료구조
  • 파이썬
  • heap
  • 딥러닝
  • 계수정렬 #파이썬 #코테
  • 인공지능
  • 덱
  • 코딩테스트
  • 큐
  • 힙
more
«   2025/08   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30
31
글 보관함

Blog is powered by Tistory / Designed by Tistory

티스토리툴바