모델 구축 부분
276
작성한 질문수 23
conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
conv2 = nn.Conv2d(6, 16 ,6)
1. conv1의 출력 채널수가 6으로 conv2에서 입력 채널수가 6이 되는건가요?
2 .conv2에서는 출력 채널수 16으로 주셨는데 그건 임의값으로 사용자가 정해주는 건가요?
3. 필터크기는 어떻게 정하는건가요?(임의값인가요?)
답변 2
1
안녕하세요!
1. 맞습니다!
2,3. 채널 수, 필터 크기 전부 임의로 사용자가 설정합니다. 신경망을 구축할 때에 일반적으로 실험을 통해 모델 구조(채널수, 필터 크기, 층 수, 풀링, 패딩 등)를 튜닝해야 합니다. 따라서 이런 수고를 덜고자 모델을 직접 구축하지 않고 잘 알려진 모델(ResNet, DenseNet 등등)을 사용하여 마이너 튜닝 하기도 합니다.
수업자료 제공 부탁드립니다.
0
154
2
코드가 어디에 있는지 모르겠습니다.
0
147
2
논문 구현
0
243
2
overfitting이 나는 이유가 궁금합니다.
1
220
2
분류 성능이 잘 안 나오는 이유
0
248
1
AutoEncoder 차원 질문
1
291
2
사전 학습 모델에서의 layer 변경에 대한 질문
1
252
1
7강 폴더 만들
0
300
1
4-3강 cross-validation에서의 best model 선정 기준
0
491
1
regression 문제에 대한 결과 시각화
0
249
1
Loss function 관련하여 질문드립니다.
0
1008
1
early stopping 코드 문의
0
359
1
예측 그래프
0
394
1
데이터 불균형
1
403
1
8강 전이 학습 질문
0
441
2
data의 gpu처리 질문
0
273
1
nn.Linear(1024, 10) 관련 질문드립니다.
0
323
1
학습과 평가시 Loss 함수가 다른 이유
0
286
1
전처리 관련해서 질문 있습니다.
0
263
1
데이터 엔지니어의 역량을 기르려면 어떻게 해야할까요?
0
989
2
역전파 내용 중 미분 관련 질문 드립니다
1
299
1
8강 전이학습에서 kernel size 관련 질문 드립니다.
1
991
1
이미지분류-합성곱신경망(CNN) 피쳐맵 질문입니다.
1
619
1
14강 데이터 불균형 RandomRotation
1
506
1





