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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 param 계산되는 과정에서 질문이 있습니다.
안녕하세요 선생님, param 계산되는 과정에서 질문이 있습니다. 첫번째 param인 2432는 왜 2432가 나오는지 알겠는데 두번째 param인 9248은 어떻게 9248이 나오는지 잘 모르겠습니다 ㅠㅠㅠ 2432 + (?) = 9248이 되는거 같은데.... (?)는 3*3(kernel_size) * 3(channel)*32(filters) * ? 인거같은데... 제가 직접 계산해보면 9248이 안나옵니다 ㅠㅠㅠ 2432 + (?) = 9248 여기서 ?가 뭔지 알 수 있을까요? 감사합니다!!
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
초기에 큰 LR 의 적용할시 오버피팅 문제
안녕하세요 선생님 초기에 LR을 크게 할 때 왜 overfitting인지 잘 이해가 가지 않습니다. 초기에 큰 LR을 적용할시 Weight의 급격한 변화로 지역 최적해에 빠져 과적합 가능성이 있다고 언급하십니다. (2:00~3:35쯤 설명) 그런데, 제 생각에는 지역최적해에 빠져 나오지 못 하는 경우, 충분한 학습을 하지 못하고 수렴 한 것이라 overfitting 보다는 under fitting이라고 생각되는데, 왜 overfitting인지 잘 모르겠습니다 . 항상 즐거운 강의 감사합니다 :)
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 교수님 이미지 제너레이터 관련 질문드립니다.
이전 강의들에서는 이미지를 증강 할 때, data_generator.fit(image_batch) data_gen_iter = data_generator.flow(image_batch) aug_image_batch = next(data_gen_iter) 제너레이터에 fit을 하고 flow으로 이터레이터를 생성하고 next로 조금 씩가져오는 것으로 이해하였습니다. 하지만 이번 강의에서는 왜 제너레이터에 fit과 next를 하지 않으시는지 궁금합니다... 또한 제너레이터가 이미지를 생성하는 것이 아니라 flow를 만들어 주고, next로 랜덤하게 적용해서 가져와 주는 것으로 이해하는 것이 맞는지요..? 감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 공부하다가 조금 헷갈려서 질문드립니다.
선생님 기존 프로그래밍과 머신러닝의 차이가 기존 프로그래밍은 기존의 알고리즘 수식이나 통계분석 모델을 그대로 사용하여 결과를 산출한다면, 머신러닝은 다양하고 많은 데이터를 통해 알고리즘을 학습시켜서 최적화된 모델을 통한 결과가 산출이라고 한다면.. 회귀분석모델에서 조금 헷갈리는 것이.. 기존의 통계분석의 회귀분석은 머신러닝같은 개념이었던 건지.. 기존의 통계분석인 회귀분석의 회귀계수들도 데이터에 따라 바뀌었는데.. 1:57 의 그림에서 최적의 함수를 찾는다는 부분에서 기존 통계분석의 회귀분석을 생각할 때 갑자기 헷갈려서요..ㅠ
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
신경망이 깊어질수록 필터의 개수가 많아지는 이유가 있나요?
안녕하세요, 수업 잘 듣고있습니다! Conv2D의 필터 사이즈가 32, 64, 128 로 점점 커지는데, 점점 필터 사이즈가 커지는 이유가 있나요? 제 예상으로는 * 사실 32, 32, 32도 상관없지만 관례상 필터 사이즈가 커질수록 성능이 좋기 때문 => 이것도 커널 사이즈를 (3, 3) 으로 하냐 (5, 5)로 하냐의 실험적인 문제와 동일하다 또는, * 신경망이 깊어질수록 이미지의 추상적인 특징이 증가하기 때문에 이것을 담을 그릇이 커져야 한다. 이긴 합니다 또, 이것은 별개의 질문인데 너무 헷갈려서요.. 필요한 파라미터의 개수는 kernelSize * kernerSize * filters * channel 라고 하셨는데, INPUT ( None, 28, 28, 3) 이고 Conv2d (filters=32, kernel_size =(3, 3)) 이라면 파라미터 개수는 3 * 3 * 32 * 3 이+ 32 가 될것입니다! 근데 여기서 제 생각으로는, 인풋 채널이 3개긴 하지만, 인풋 채널 3개와 각각의 커널이 합성곱 되어서 나온 결과도 3개이고, 이 결과 3개를 더해서 하나의 행렬로 만들고, 각각의 결과는 모두 같은 필터와 곱해져서 나왔기 때문에 인풋 채널에 영향을 받는다는 내용이 머릿속으로 잘 이해가 안됩니다 ㅠㅠ 이부분도 도와주세요
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
각 GD방법에 따른 iteration 횟수가 달라지나요?
안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다! 제가 알기로는 epoch란 전체 데이터를 모두 관측한 횟수이고 iteration은 한 에포크에서 가중치 갱신이 된 횟수로 알고 있습니다. 전체 데이터가 100개이고, 500번의 epoch을 돌린다고 할 때, GD : 각 데이터당 500번이 인풋 데이터로 선택. 총 50,000번의 학습. iteration도 500. batch_size는 100 SGD : 각 데이터당 평균적으로 5번의 인풋 데이터로 선택. 총 500번의 학습. iteration은 50000. batch_size는 1 Mini - Batch(batch_size = 10) : 각 데이터당 50번의 인풋데이터로 선택. 총 5,000번의 학습. iteration은 5000, batch_size = 10 위 결과처럼 iteration*batch_size의 값은 모두 동일하지만 각 데이터가 학습되는 비중이 다르게 되는 것이 맞을까요? 또, 결론적으로 GD에서 변환되어 나온 SGD와 배치방법(이하 SGD 통일)은 표면적으로는 GD의 "전체 관측 후 갱신" 에서 SGD의 "부분 관측 후 갱신" 이라는 양적 개념이 달라진 것처럼만 보이지만 사실 그 내부에는 GD의 "동일한 데이터 반복 학습"에서 SGD의 "동일한 데이터 반복 학습 횟수 감소"로 볼 수도 있는건가요?
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해결됨[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요. Kaggle kernel 관련 질문이 있습니다.
안녕하세요. 머신러닝 완벽 가이드를 수강하면서 Kaggle Competition에 도전하고 있습니다. multiclass classification을 해결하기 위해 LGBMClassifier를 사용 중에 Kaggle Kernel의 GPU를 사용하려 했습니다. 하지만 Draft Session에서의 GPU의 사용량을 보면 10%가 채 안됩니다. CPU에서 GPU로 일거리를 던져주는데 병목 현상이 생겨서 그럴까요 ? 어떻게 해결해야 할까요 ? 감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
data_generator.fit(image_batch)에서 fit의 의미
설명 중에 fit을 안해도 되는데 나중에 노멀라이제이션도 전체 데이터에 적용되어야하기 때문필요하다고 하던데 잘 이해가 안되는데 fit이 뭔지 궁금합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
Node가 1개라는 말이 무슨 말인지 잘 모르겠습니다ㅠㅠㅠㅠ
Node가 1개라는 말이 무슨 말인지 잘 모르겠습니다ㅠㅠㅠㅠ 예시 들어서 한번만 말씀해주실 수 있을까요?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
교차 검증
안녕하세요 머신러닝 완벽가이드 강의에서 최근에 교차검증에 대해서 배웠는데요. 여기서도 k fold와 같은 교차 검증이 가능한지, 실익이 있는지 궁금합니다. 그리고 만약 검증 데이터의 결과가 만족스럽지 않을 때는 무엇을 해 줄 수 있을까요? Dense 추가, 배치 사이즈 작게 등이 생각나는데 다른 것도 있으면 알려주세요. 감사합니다
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미해결캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
강의내용 토대로 연습할만한 kaggle competition
안녕하세요, 전강의 수강을 끝내고 연습을 더 하고 싶은데 어떤 competition에 참여해야 강의에서 배운 내용을 조금 더 효율적으로 사용해볼 수 있을지 궁금해 질문 드립니다. 혹시 추천할만한 competition이 있으신지요? 감사합니다!
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미해결캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스
.kaggle 폴더가 숨겨져 있어요
.kaggle 폴더가 안 보이길래 뒤져봤는데 숨겨져 있더라고요 그래서 command + shift + . 해서 찾고 그 안에 kaggle.json 파일을 제가 직접 넣었는데 진행이 안돼요.. ㅠㅠ ~/.kaggle/kaggle.json 이렇게 해도 File "<ipython-input-1-8af09298e556>", line 1 ~/.kaggle/kaggle.json SyntaxError: invalid syntax 이렇게 뜹니다.. 구글검색 2시간째 하고 있는데 도저히 안되서 질문해요 ㅠㅠ