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[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP

[실습] Neural Machine Translation

teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio

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teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio

부분에서 teacher_forcing_ratio = 0.5 와

teacher_force 조건식이 어떤 역할을 하는지 잘 이해가 안됩니당.

퀴즈

표준 RNN 모델에서 어텐션 메커니즘이 도입된 가장 중요한 배경 이유는 무엇일까요?

데이터 부족 문제를 해결하기 위해

과적합 문제를 방지하기 위해

긴 시퀀스 처리 시 정보 손실 문제 해결

모델 학습 속도를 대폭 향상하기 위해

답변 1

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Justin
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안녕하세요, Justin입니다.

teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio 의 코드는 말 그대로

input으로 이용되는 데이터의 조건을 무작위로 선별하는 코드입니다.

random.random() 코드는 실행될 때마다 0~1 사이 실수 값을 반환해주며, teacher_forcing_ratio 값이 0.5로 제한하여, 무작위의 값이 1/2의 확률로 낮게 발생되기 때문에, input 으로 이용되는 데이터를 무작위로 다르게 설정할 수 있습니다.

감사합니다.

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