안녕하세요 강사님! 궁금한 점이 있는데요~ 같은 모델에 대한 학습 및 가중치 저장을 총 30회 정도 반복할 경우 각각의 학습에 대한 가중치 및 결과가 다르게 나올텐데요. 1.서비스를 한다고 하면 max 결과를 돌려준 가중치를 사용하면 되는 건가요? 2.이 모델에 대한 설명은 어떻게 하는게 더 적절할까요? 1) 최대 max 평가수치를 줄 수 있는 모델이다? 2) 평균(또는 중위값)을 줄 수 있는 모델이다?
선생님 안녕하세요, 항상 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라, 해당 강의에서 다룬 pretrained된 모델을 기반으로 classification level만 바꾸어 훈련할 때, pretrained 되어 저희가 가져온 부분에 해당하는 가중치들은 변화하지 않고 오직 저희가 마지막에 추가한 레이어들에 속해있는 가중치들만 학습이 되는걸까요? 전이 학습을 사용할 때 이미 학습된 가중치들을 가져와서 가중치 초기화를 할 때만 이용할 수도 있다고 언급 하셨어서 이 코드에서는 어느 범위까지 미리 학습된 가중치들을 활용하셨는지 궁금합니다. 또 만약에 pretrained된 레이어에 해당하는 가중치들은 변화하지 않고 오직 저희가 새로 추가한 레이어에 해당하는 가중치들만 경사 하강법을 통해 계속 업데이트 되고 있다면, 기존 코드들에 비해 실행 시간이 훨씬 오래 걸리는 이유가 그만큼 back propagation 과정이 길기 때문이라고 이해해도 될까요? 감사합니다!
