강의자료를 다운받으려고 들어가니이렇게 19달러 결제하라고 나오네요 ㅠㅠ 무료 강좌라, 자료 받는데 이정도 돈이 아까운 건 아닌데, 해외 싸이트라, 결제하고, 돈 날릴까봐 걱정되서 질문드립니다. 옛날에 배포되던 자료가 유료로 바꼈고, 여기서 구하는 것이 맞나요?

GPU로 실행하려면 13_LSTM_STOCK_ADVANCE_GPU.ipynb 파일로 실행하라고 적혀 있는데, 강의 자료 다운로드 시 해당 파일이 없는 것 같아요

안녕하세요... 좋은 강의 감사합니다. 제가 질문 드리고자 하는 부분은 다음과 같습니다.이미지 데이터셋을 자체적으로 만들어서 코랩에서 학습을 시키고, 학습된 모델을 코랩에서 inference 는 되는데, 이 모델을 제 개인 컴퓨터 ( GPU가 없는 cpu 로 진행)에서 진행하면 아래와 같은 오류가 발생하면서 작동이 되지 않습니다. 진행순서는 다음과 같습니다.자체 이미지셋 50장을 코랩에서 mmdetection mask-rcnn 으로 학습 (pre-train 모델 사용)학습 성공후, 코랩 유지상태에서 테스트용 이미지 inference 성공, 보기 및 저장 성공학습된 epoch.pth 모델을 다운받아서 개인 pc (CPU only) inference. 할 경우 아래와 같은 오류발생, mmdetection 예제 모델로 예제 이미지를 개인 pc에 다운받아서 inference 할 경우느 성공혹시 몰라서 tools  폴더내 publish.py로 모델을 생성해서도 해보았으나, 동일한 오류 발생오류 내용은 다음과 같습니다.load checkpoint from local path: /Users/category/Projects/WatizB/mmdetection/checkpoints/mask_rcnn_r101_fpn_1x_WatizB-ddc77fa4.pthThe model and loaded state dict do not match exactlysize mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.weight: copying a param with shape torch.Size([12, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([81, 1024]).size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.bias: copying a param with shape torch.Size([12]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([81]).size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_reg.weight: copying a param with shape torch.Size([44, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([320, 1024]).size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_reg.bias: copying a param with shape torch.Size([44]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([320]).size mismatch for roi_head.mask_head.conv_logits.weight: copying a param with shape torch.Size([11, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([80, 256, 1, 1]).size mismatch for roi_head.mask_head.conv_logits.bias: copying a param with shape torch.Size([11]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([80]).[[[148 148 148] [147 147 147] [147 147 147] ... [150 148 140] [152 149 141] [151 149 139]] [[147 147 147] [147 147 147] [147 147 147] ... [154 151 146] [154 151 143] [151 149 139]] [[147 147 147] [147 147 147] [147 147 147] ... [157 154 149] [155 152 144] [152 149 141]] ... [[155 155 155] [154 154 154] [154 154 154] ... [150 148 148] [151 149 149] [151 149 149]] [[153 153 153] [154 154 154] [154 154 154] ... [149 147 147] [150 148 148] [150 148 148]] [[152 152 152] [153 153 153] [155 155 155] ... [149 147 147] [149 147 147] [150 148 148]]]/Users/category/Projects/WatizB/mmdetection/mmdet/datasets/utils.py:66: UserWarning: "ImageToTensor" pipeline is replaced by "DefaultFormatBundle" for batch inference. It is recommended to manually replace it in the test data pipeline in your config file. warnings.warn(  바쁘시겟지만 확인 혹시 이런 상황에 대한 경험이 있으시면 답변 부탁드립니다. 수고하세요>~~ 

정말 간단한 질문 하나만 하겠습니다..datasets 는 config.data.train을 통해서 말그대로 모든 데이터의 집합인 datasets를 만듭니다.이때 datasets과 datasets[0]을 출력 하게 되면 다른게 없는데 차이점이 뭔가요?? - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

안녕하세요 선생님항상 강의 잘 듣고 있습니다.강의목록을 보면 bccd 데이터셋에서는 test를 수행하는데 oxford pet 데이터 셋에서는 test를 수행하는 과정이 없어서요 bccd 강의에서 했던 그대로 하면 다른 데이터셋도 test와 evaluation이 가능한가요? bccd 강의를 참고하여 test와 evaluation을 수행하고 싶은데 다음과 같은 오류가 발생합니다.- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

65 unique characters FATAL Flags parsing error: Unknown command line flag 'f' Pass --helpshort or --helpfull to see help on flags. E0331 00:27:13.561940 139884619077440 ultratb.py:152] Internal Python error in the inspect module. Below is the traceback from this internal error. Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 156, in parse_flags_with_usage try: File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/flags/_flagvalues.py", line 652, in __call__ raise _exceptions.UnrecognizedFlagError( absl.flags._exceptions.UnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3553, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-6-c4a8a0bf2191>", line 170, in <cell line: 168> app.run(main) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 300, in run try: File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 369, in _run_init logging.use_absl_handler() File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 216, in _register_and_parse_flags_with_usage original_argv = sys.argv if argv is None else argv File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 166, in parse_flags_with_usage sys.stderr.write('Pass --helpshort or --helpfull to see help on flags.\n') SystemExit: 1 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py", line 1101, in get_records return _fixed_getinnerframes(etb, number_of_lines_of_context, tb_offset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py", line 248, in wrapped return f(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py", line 281, in _fixed_getinnerframes records = fix_frame_records_filenames(inspect.getinnerframes(etb, context)) File "/usr/lib/python3.9/inspect.py", line 1543, in getinnerframes frameinfo = (tb.tb_frame,) + getframeinfo(tb, context) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'tb_frame' --------------------------------------------------------------------------- UnrecognizedFlagError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py in parse_flags_with_usage(args) 155 """ --> 156 try: 157 return FLAGS(args) 13 framesUnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f' During handling of the above exception, another exception occurred: SystemExit Traceback (most recent call last) [... skipping hidden 1 frame] SystemExit: 1 During handling of the above exception, another exception occurred: TypeError Traceback (most recent call last) [... skipping hidden 1 frame] /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py in find_recursion(etype, value, records) 380 # first frame (from in to out) that looks different. 381 if not is_recursion_error(etype, value, records): --> 382 return len(records), 0 383 384 # Select filename, lineno, func_name to track frames with TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

코랩 실행시 에러메시지가 자주 뜹니다 ㅠㅠ가령 보스턴 집값 예측하기(4-1)강의를 수강 중인데첫줄부터 실행을 누르면 아래와 같이 에러메시지가 뜨고,하위 코드도 전부 에러가 뜹니다. [Errno 2] No such file or directory: '/content/gdrive/My Drive/deeplearningbro/pytorch' /content

안녕하세요. 강의 통해 항상 도움 받고 있습니다.다름이 아니라 현재 진행중인 프로젝트에서 모델을 학습하며 Validation 데이터셋에 대한 성능을 확인하는데, Validation 데이터셋의 shuffle을 했을 때와 안했을 때 성능에 유의미한 차이가 발생합니다.무엇이 이유이며 Validation 및 Test Dataset은 항상 Shuffle=False로 설정해주어야 하는지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님선생님 강의를 통해서 custom dataset을 이용하여faster-rcnn 모델을 돌려볼 수 있었습니다.이 custom dataset으로 다른 모델(swin)도 적용해보려고 하는데요 https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/swin 이 페이지의 mask_rcnn_swin-t-p4-w7_fpn_1x_coco.py 파일을 이용해보려고 합니다. 그에 맞게 config파일과 checkpoints를 변경하고 모델을 구동하려고 하니 mask관련해 오류가 발생했습니다. 아마 mask-rcnn으로인해 발생한 오류처럼 보입니다. 구글링을 해보니 이 부분을 주석 처리해서 실행해보라고 하던데 colab에서 해당 부분을 주석처리할 수 있는 방법이 있을까요? 혹시 더 좋은 방법이 있다면 가르쳐 주시면 감사하겠습니다.2023-03-27 14:19:05,247 - mmdet - INFO - Automatic scaling of learning rate (LR) has been disabled. <ipython-input-14-f8ce61995cc8>:47: DeprecationWarning: `np.long` is a deprecated alias for `np.compat.long`. To silence this warning, use `np.compat.long` by itself. In the likely event your code does not need to work on Python 2 you can use the builtin `int` for which `np.compat.long` is itself an alias. Doing this will not modify any behaviour and is safe. When replacing `np.long`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 'labels': np.array(gt_labels, dtype=np.long), <ipython-input-14-f8ce61995cc8>:49: DeprecationWarning: `np.long` is a deprecated alias for `np.compat.long`. To silence this warning, use `np.compat.long` by itself. In the likely event your code does not need to work on Python 2 you can use the builtin `int` for which `np.compat.long` is itself an alias. Doing this will not modify any behaviour and is safe. When replacing `np.long`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 'label_ignore':np.array(gt_labels_ignore, dtype=np.long) 2023-03-27 14:19:08,688 - mmdet - INFO - load checkpoint from local path: checkpoints/mask_rcnn_swin-t-p4-w7_fpn_1x_coco_20210902_120937-9d6b7cfa.pth 2023-03-27 14:19:08,849 - mmdet - WARNING - The model and loaded state dict do not match exactly size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.weight: copying a param with shape torch.Size([81, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16, 1024]). size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.bias: copying a param with shape torch.Size([81]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([16]). size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_reg.weight: copying a param with shape torch.Size([320, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([60, 1024]). size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_reg.bias: copying a param with shape torch.Size([320]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([60]). size mismatch for roi_head.mask_head.conv_logits.weight: copying a param with shape torch.Size([80, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([15, 256, 1, 1]). size mismatch for roi_head.mask_head.conv_logits.bias: copying a param with shape torch.Size([80]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([15]). 2023-03-27 14:19:08,856 - mmdet - INFO - Start running, host: root@06d3ab7dae34, work_dir: /content/gdrive/MyDrive/htp_dir_swin 2023-03-27 14:19:08,858 - mmdet - INFO - Hooks will be executed in the following order: before_run: (VERY_HIGH ) StepLrUpdaterHook (NORMAL ) CheckpointHook (LOW ) EvalHook (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- before_train_epoch: (VERY_HIGH ) StepLrUpdaterHook (NORMAL ) NumClassCheckHook (LOW ) IterTimerHook (LOW ) EvalHook (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- before_train_iter: (VERY_HIGH ) StepLrUpdaterHook (LOW ) IterTimerHook (LOW ) EvalHook -------------------- after_train_iter: (ABOVE_NORMAL) OptimizerHook (NORMAL ) CheckpointHook (LOW ) IterTimerHook (LOW ) EvalHook (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- after_train_epoch: (NORMAL ) CheckpointHook (LOW ) EvalHook (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- before_val_epoch: (NORMAL ) NumClassCheckHook (LOW ) IterTimerHook (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- before_val_iter: (LOW ) IterTimerHook -------------------- after_val_iter: (LOW ) IterTimerHook -------------------- after_val_epoch: (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- after_run: (VERY_LOW ) TextLoggerHook -------------------- 2023-03-27 14:19:08,859 - mmdet - INFO - workflow: [('train', 1)], max: 5 epochs 2023-03-27 14:19:08,860 - mmdet - INFO - Checkpoints will be saved to /content/gdrive/MyDrive/htp_dir_swin by HardDiskBackend. --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-c8cc0d536607> in <module> 4 mmcv.mkdir_or_exist(os.path.abspath(cfg.work_dir)) 5 # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 ----> 6 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 6 frames/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmdet-2.28.2-py3.9.egg/mmdet/apis/train.py in train_detector(model, dataset, cfg, distributed, validate, timestamp, meta) 244 elif cfg.load_from: 245 runner.load_checkpoint(cfg.load_from) --> 246 runner.run(data_loaders, cfg.workflow) /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmcv/runner/epoch_based_runner.py in run(self, data_loaders, workflow, max_epochs, **kwargs) 134 if mode == 'train' and self.epoch >= self._max_epochs: 135 break --> 136 epoch_runner(data_loaders[i], **kwargs) 137 138 time.sleep(1) # wait for some hooks like loggers to finish /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmcv/runner/epoch_based_runner.py in train(self, data_loader, **kwargs) 47 self.call_hook('before_train_epoch') 48 time.sleep(2) # Prevent possible deadlock during epoch transition ---> 49 for i, data_batch in enumerate(self.data_loader): 50 self.data_batch = data_batch 51 self._inner_iter = i /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py in __next__(self) 626 # TODO(https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76750) 627 self._reset() # type: ignore[call-arg] --> 628 data = self._next_data() 629 self._num_yielded += 1 630 if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable and \ /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _next_data(self) 1331 else: 1332 del self._task_info[idx] -> 1333 return self._process_data(data) 1334 1335 def _try_put_index(self): /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _process_data(self, data) 1357 self._try_put_index() 1358 if isinstance(data, ExceptionWrapper): -> 1359 data.reraise() 1360 return data 1361 /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/_utils.py in reraise(self) 541 # instantiate since we don't know how to 542 raise RuntimeError(msg) from None --> 543 raise exception 544 545 KeyError: Caught KeyError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 302, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 58, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 58, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmdet-2.28.2-py3.9.egg/mmdet/datasets/custom.py", line 220, in __getitem__ data = self.prepare_train_img(idx) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmdet-2.28.2-py3.9.egg/mmdet/datasets/custom.py", line 243, in prepare_train_img return self.pipeline(results) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmdet-2.28.2-py3.9.egg/mmdet/datasets/pipelines/compose.py", line 41, in __call__ data = t(data) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmdet-2.28.2-py3.9.egg/mmdet/datasets/pipelines/loading.py", line 398, in __call__ results = self._load_masks(results) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/mmdet-2.28.2-py3.9.egg/mmdet/datasets/pipelines/loading.py", line 347, in _load_masks gt_masks = results['ann_info']['masks'] KeyError: 'masks'

안녕하세요 Receptive field관련 강의를 듣는 중 궁금한게 생겨 질문드립니다.제가 이해한 Receptive field는 출력 레이어의 노드 하나에 영향을 미치는 입력 노드의 크기로 layer를 깊게 쌓아서 최대로 가질 수 있는 크기는 입력 크기로 이해를 했습니다.하지만 다음의 결과에서는 입력 크기보다 더 큰 Receptive field size를 가지는데 이게 가능한 것인가요?감사합니다.

안녕하세요 강사님 유익한 강의에 감사드립니다.현재 트리 알고리즘을 공부 중에 있습니다. 교재 233p에서 '-0.802'음수로 된 당도를 이사님께...' 이 부분에서 의문이 생겼습니다. 데이터를 열어 확인해 보았을 때는feature_names로 입력된 세가지 특성 모두 음수가 없었는데, 예제의 트리에서는 특성<=음수로 분류되는 경우가 많더라구요. 트리 알고리즘은 표준화 전처리가 필요 없다고 설명해주셔서 그 값은 특성값에 그대로 적용되는 것으로 이해했는데, 그렇다면 해당 특성 전체가 양수인 데이터를 음수보다 작은 것을 조건으로 나눌 수 있는 것이 맞나요?음수인 데이터가 없으니 조건대로라면 트리의 한 방향으로 전부 치우치게 되어야 하지 않나하는 생각이 들었습니다.

epoch를 돌리는 코드에서 loss = loss_func( y_minibatch, y_minibatch_pred) 했는데 다음과 같은 오류가 났습니다." 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported "그래서 쥬피터의 원본대로 pred를 먼저하니까 정답이 나오더라구요. 구글링을 해본 결과 nn.CrossEntropyLoss()(pred, target) 계산된다고합니다.질문1. 순서를 지켜야하는 이유가 있나요?질문2. MSE와 BCE도 (pred, target) 순서를 지켜야하나요?  구글링을 해봤는데 정확하게 나오지는 않아서 여쭤보게 되었습니다.감사합니다.

안녕하세요.수업 중에 가중치 W와 파라미터가 같은 말이라고 설명해주셨습니다. 보통 파라미터의 개수라고 하면 정확히 무엇을 의미하나요?아래 수업 자료를 보면 앞 노드에서 다음 노드로 연결되는 화살표가 3개씩 있습니다. 그럼 이 화살표 각각을 파라미터 1개라고 간주해서, 아래 화살표 개수를 모두 합친 것을 파라미터 개수라고 하는지요? 아니면 앞 레이어에서 다음 레이어로 넘어갈 때, 한 노드에서 다음 노드로 화살표가 3개 있더라도, 파라미터는 1개라고 간주하나요?예를 들어 오픈AI의 GPT3의 파라미터는 1750억개라고 하는데, 여기서 파라미터 개수의 정의가 궁금합니다.

안녕하세요 강사님 좋은 강의에 감사드립니다.다름이 아니라 경사하강법을 공부 중 의문점이 들어 질문글을 작성하게 되었습니다.에포크를 반복하며 과소-적정-과대 적합으로 성능이 진행되는 것으로 배웠는데요, 211p의 예시에서는 에포크마다 데이터가 새로 추가되지는 않은 것으로 이해를 했습니다.그럼 같은 데이터를 반복해서 학습을 시키는 건데, 그게 성능 개선에 어떻게 영향을 미치고 효과를 발휘하게 되는 것인지 궁금합니다.같은 데이터를 반복한다면 성능 개선이 없어야 하는 것으로 이해가 되어서요

안녕하세요 강사님 책으로 공부하고 있는 학생입니다.다름이 아니라 sklearn의 score()함수에 대해 질문이 있습니다.책의 158p 다중 회귀모델 훈련하기에서 예시코드로 print(lr.score(test_poly, test_target))이라는 코드를 작성하고, -144.40... 이라는 값을 얻게 됩니다. 제가 알기로는 score 메소드가 반환하는 것은 R^2 상관계수인데, 이게 보통은 0~1의 값을 가질텐데 이렇게 큰 음수가 나오는건 무엇을 의미하는걸까요? 대략적으로 이게 맞지 않다는 것은 이해하겠는데, 어째서 큰 음수가 나오는 것인지 통 이해가 되질 않습니다.사실 이 부분은 로지스틱 회귀를 공부하다 생긴 일부의 질문입니다.183p에서 시그모이드 함수를 학습하는 중, z값은 어떤 값이든 가능하다고 하셨는데 어째서 그것이 가능한걸까요? '3장에서 다룬 다중 회귀를 위한 선형 방정식과 같다'고 하셨는데 z값이 정확히 의미하는 바가 무엇인지 모르겠습니다. z값이 무엇인지 모르니 왜 (-∞~∞)의 범위를 가지는지 이해할 수 없고 더 나가지를 못하고 있습니다... 몇번을 싸매고 봐도 정말 잘 모르겠습니다..

안녕하십니까.2월에 인공지능 서비스 모델 설계을 수강후 주신 쿠폰으로 좋은 교육 듣고 있습니다.몇가지 문의 사항이 있어서 연락드립니다.1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요?2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요?예) regr.fit(diabetes_X_curr, diabetes_y_curr)3. . 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요?010.Simple Linear Regression 정리 자료

선생님 제가 가지고 있는 이미지를 가지고 모듈을 활용해 보려고 하는데 error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'이러한 오류가 뜹니다. 스택오버플로우나 다른 곳을 찾아봐도 잘 안나오는데 이유가 뭔지 알려주실 수 있으신가요?

optimizer에서 이미 안장점이나, 최적의 업데이트를 하기 위한 시도와 노력을 하는데 call back을 하는 이유가 '그럼에도 불구하고' 안될 수 있기 때문에 하는건가요?

안녕하세요, 선생님.pretrained 모델을 기반으로 해서 segmentation하는 custom 모델을 만드려고합니다.관련 코드가 섹션 15 Mask RCNN에 opencv_mask_rcnn_infrence인 것 같아 참고하고 있는데요.그래서 먼저 CVAT 툴을 이용하여 train, val job을 각각 만들고 폴리곤으로 이미지에 손상 영역을 그려주었습니다.이후, Export job dataset - coco 1.0 포맷으로 내보냈는데coco 1.0과 coco kepoints 1.0의 포맷 차이가 궁금합니다. 그리고 어떤 포맷으로 내보내는게 정답인지도 궁금합니다. 또, 그리고 나서 labels_to_names_seq= {0:'gap'} 로 클래스명을 수정 매핑해주고다른 코드는 수정하지 않고 돌리는데 오류가 떠서 무슨 문제인지 몰라 여쭤봅니다. 추가적으로 전혀 다른 분야의 새로운 이미지를 라벨링해서 쓸 때 어떠한 부분을 수정하여야 하고 유의해서 써야하는 지 답변해주실 수 있으실까요..부탁드립니다!

뒤에 수업까지 듣고 와서 이렇게 다시 질문드립니다!CNN이 Dense layer와 다르게 universal한 피처맵을 만들어 덴스레이어로 보내기 때문에 이미지내 다양한 위치에 있는 object를 찾을 수 있다고 강의를 통하여 배웠는데.그렇다면 이 필터들은 많은 이미지 내에서 다양한 위치에있는 object를 찾아낼 수 있게 끔 업데이트가 되는 것이 맞는지요.만약 맞다면 데이터 전처리를 할 때, 해당 물체의 위치가 되도록 가변적이지 않도록 하는 것이 모델 학습능력을 상승시키는 거라 생각하는데, 잘못 이해하고 있는건지 답변 부탁드리겠습니다!