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정찬희

작성한 질문수

[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

이미지 분류 - 합성곱 신경망(CNN)

모델 구축 부분

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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?)

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퀴즈

41%나 틀려요. 한번 도전해보세요!

신경망 학습 과정에서 역전파(backpropagation)의 주요 목적은 무엇인가요?

입력 데이터를 다음 층으로 전달하기 위해

손실 함수 기울기를 계산하여 가중치 업데이트에 사용하기 위해

모델 예측값을 최종 출력으로 변환하기 위해

모델 성능 평가 지표를 계산하기 위해

답변 2

딥러닝호형

지식공유자

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.

정찬희

질문자

감사합니다.

정찬희

작성한 질문수

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