인프런 커뮤니티 질문&답변
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선생님 안녕하세요! 질문입니다.
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너무 많은 질문을 드려서 죄송합니다.
공부를 하다 보니 이미지 전처리를 하고, 모델을 만들고 만든 모델로 배치사이즈를 정해서 학습시키고 평가하는 것 까지 과정은 이해가 갔는데.. 앞으로 가면서도 약간 헷갈리는 것이
각각의 레이블들을 원핫 인코딩으로 만들고 그것과의 차이를 토대로 loss 와 accuracy를 구하는 걸로 아는데, 그럼 학습 과정에서 만약 강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블이 있다면 이미지가 모델을 거쳐 마지막 소프트맥스 까지 거친 값(가령 0.233, 0.2302, 0.12, ---)과 저 레이블 값과의 loss와 accuracy를 구하는 건가요?
답변 1
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권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
질문은 얼마든지 괜찮습니다. 부담 갖지 마시기를 ^^
네, 지금 적어주신 대로 이해하신게 맞습니다.
다만 질문하신 내용중에 '강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블' 이라고 언급하신 부분이 테스트 데이터는 아니고 학습 데이터 또는 검증 데이터입니다.
감사합니다.
네 감사합니다! 오늘도 좋은 하루 되시길바랍니다! 강의를 통해 선생님 같은 분을 만나서 정말 행운입니다.