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teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio
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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
지식공유자
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.





