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김남욱

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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

AutoML EfficientDet으로 Pascal VOC Train 실습 - Train을 위한 Config 설정

Config 파라미터 설정 질문있습니다.

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항상 좋은 강의 감사드립니다.

해당 강의에서 진행한 Config 파라미터 설정에 관해서 궁금한 점이 있어서 질문드립니다.

Train_CFG Class 내의 hparams에 들어있는

'num_classes=20,moving_average_decay=0,mixed_precision=true'

해당 파라미터들을 hparams에 넣어주지 않고, 아래 예시와 같이 개별 파라미터로 설정한 뒤 params=dict에 넣어주고 override 시켜줘도 되는 것인가요??

ex. 

class TRAIN_CFG:

 num_classes = 20
 moving_average_decay = 0
 mixed_precision = true
 
params = dict(
     num_classes=TRAIN_CFG.num_classes,
     moving_average_decay = TRAIN_CFG.moving_average_decay,
     mixed_precision=TRAIN_CFG.mixed_precision,
...)
 
config.override(params, True)
 
만약 해당 방법도 가능하다면, hparams에 따로 개별 파라미터들을 넣어주어 Config를 설정해주는 이유가 무엇인지도 궁금합니다.

퀴즈

TFRecord 포맷을 사용하는 주된 목적은 데이터 로딩 시 어떤 문제를 개선하기 위한 것일까요?

모델 압축률 증가

파일 시스템 접근 속도 저하 개선

하이퍼파라미터 자동 튜닝

네트워크 전송 대역폭 감소

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까, 

config override가 없으면 일부 파라미터만 수정하려고 해도 처음부터 생성해야 하는데 override가 있으면 일부만 수정해서 update가능한 장점이 있습니다. 

감사합니다. 

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