오늘 저녁 약속이 있는데 잘 하고 올게요~ 오늘은 지난번에 했던 데이터 세트와 다른 데이터로 복습할겸 인공신경망을 구성해서 다시 학습을 해볼 것이다 추가로 학습이 완료된 모델을 저장하는 방법도 실습해볼 것이다 모델을 저장하는 방법에는 두가지가 있다 모델의 파라미터만 저장하는 방법 이 방법은 모델의 계층 구조를 알고 있어야만 나중에 다시 해당 모델을 사용할 수 있음 모델 전체를 저장하는 방법 사용할 데이터 세트 : Fashion MNIST torchvision.datasets — Torchvision master documentation torchvision.datasets All datasets are subclasses of torch.utils.data.Dataset i.e, they have __g..

혁펜하임 선생님의 강의의 가장 좋은 점은 생각할 수 있는 방법을 기르게 한다는 점이다 이거 듣고 혁펜하임 커리큘럼에 맞게 수업들어야 겠다 지갑 열어 왜 이런식으로 나오고 어떻게 생각했는지가 중요하다 누구나 알고 있지만 가장 어려운 것...ㅎ 1. MSE vs Log-Likelihood 로스 함수 중에 MSE와 Log-Likelihood가 있다 MSE는 선형회귀, Log-Likelihood는 이진 분류에 많이 사용한다 Likelihood는 관측된 사건이 고정된 상태에서, 확률 분포가 변화될 때(=확률 분포를 모를 때 = 가정할 때), 확률을 표현하는 단어이다 2. 로스 함수를 결정하는 방법 : 해석의 차이 그럼 로스 함수는 어떤걸 기준으로 정하면 될까? 그냥 선형회귀에는 MSE를 사용하고, 이진 분류에는 ..