질문있습니다.
166
작성한 질문수 22
여러번 실험 함으로써 감을 익힌다고 하셨는데 한번 실행하는데 거의 1시간가까이 걸리는데 어떻게하면 좀더 효율적으로 경험을 쌓아갈수 있을까요 ??
답변 1
0
안녕하십니까,
efficientnet이 수행시간이 좀 걸립니다. (그리고 딥러닝 이미지 학습에 1시간 정도면 그렇게 긴시간이 아닙니다. ^^)
수행 시간을 줄이면서 테스트 해보시려면 학습 이미지 갯수를 절반 정도로 줄이시고 테스트를 해보시기 바랍니다. 물론 모델 성능은 당연히 떨어집니다만, 학습 시간을 줄이면서 다양하게 테스트 해볼 수 있습니다.
좀 더 다양한 테스트를 해보고 싶다면 구글 colab과 kaggle을 함께 사용하는 것을 권장드립니다. 그럼 2개의 GPU 환경에서 여러 파라미터를 변경해 가면서 따로 따로 테스트 해볼 수 있습니다.
resize 질문
0
60
1
20251212 Kaggle 런타임에 scikit-learn 설치 실패 트러블 슈팅
0
86
1
Loss와 매트릭 관계
0
75
2
Boston 코랩 실습
0
170
2
배치 정규화의 이해와 적용 2 강의 질문
0
143
2
Augmentation원본에 적용해서 데이터 갯수 자체를 늘리는 행위는 의미가있나요?
0
151
2
Conv함수 안에 activation 을 넣지 않는 이유가 뭔지 궁금합니다.
0
212
2
소프트맥스 관련 질문입니다
0
215
1
강의 관련 질문입니다
0
161
2
residual block과 identity block의 차이
0
199
2
옵티마이저와 경사하강법의 차이가 궁금합니다.
1
251
1
실습 환경
0
171
2
입력 이미지 크기
0
256
2
데이터 증강
0
203
2
albumentations ShiftScaleRotate
0
210
1
Model Input Size 관련
0
292
1
마지막에 bird -> frog 말고도 deer -> frog 도 잘못된것 아닌가요??
0
206
1
일반적인 질문 (kaggle notebook사용)
0
276
2
실무에서 Augmentation 적용 시
0
346
2
안녕하세요 교수님
0
235
1
가중치 초기화(Weight Initialization) 질문입니다.
0
332
1
테스트 데이터셋 predict의 'NoneType' object has no attribute 'shape' 오류
0
412
1
학습이 이상하게 됩니다.
2
1040
2
boston import가 안됩니다
0
230
1