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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 해결됨TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
활성화함수와 손실함수에 대한 질문
1. 은닉층에서 활성화함수로 sigmoid를 사용한 이유가 있나요? 그래디언스 소실문제로 은닉층에서 잘 사용하지 않는다고 하셨는데, 사용되어 질문합니다. 2. 손실함수로 mse 와 crossentropy 를 각각 어떤 경우에 사용하나요? crossentropy에 비해 mse가 유용한 측면은 어떤것이 있습니까?
- 미해결TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(100)
train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(100) 여기에서 repeat과 shuffle의 의미도 설명부탁드립니다.
- 미해결TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
강의노트는 어디서 찾을 수 있는지요?
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TensorFlow로 구현된 코드 관련 문의 사항입니다.
안녕하세요 좋은 강의 잘 듣고 있습니다 :) 각 강의마다 TensorFlow로 구현된 코드에 관련된 문의 사항이 있습니다! 1. tf.keras.Model을 상속받는 모델을 정의하고, 생성자 함수 내부에 구현한 가장 마지막 output layer(예를 들어, tf.keras.layers.Dense(10, activation=None))를 통과하면 무조건 원핫인코딩 형태의 벡터로 생성되는 건가요? 이것은 따로 모델에다가 라벨이 원핫인코딩 형태라는 것을 알려주는 것이 아닌, tf.keras.layers.Dense(10, activation=None)의 반환 형태인지 궁금합니다! 2. 'TensorFlow 2.0 케라스 서브클래싱(Keras Subclassing) & Softmax Regression 구현' 강의에서 사용하시는 'mnist_classification_using_softmax_regression_v2_keras.py' 코드에 관한 질문입니다! - tf.keras.Model을 상속받는 SoftmaxRegression 모델 클래스의 call() 함수 최종 반환값이 logits에 대한 softmax를 처리한 형태(tf.nn.softmax(logits)입니다. 그러면 train_step() 함수 내부에서 cross_entropy_loss(y_pred, y)를 수행할 때, y_pred는 model(x)에 대한 반환값이므로 softmax를 처리한 형태인데, y는 batch_ys를 저장한 값이기 때문에 softmax를 수행하지 않은 값이라 생각이 듭니다. 이러한 y_pred와 y를 가지고 cross_entropy_loss()를 수행할 수 있는지 궁금합니다!
- 미해결TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
강의가 판서하실 때마다 (특히 실습코드) 화면이 뚝뚝 끊기는데요.
안녕하세요. 초반 이론 부분을 너무 잘 설명해주셔서 기대가 컸는데요 강의가 판서하실 때마다 (특히 실습코드) 화면이 뚝뚝 끊깁니다. 판서 할 때마다 과부하가 되는지 뒤로 갈수록 점점 더 판서가 뚝뚝 끊기고 음성과 시차가 생겨 뒤따라옵니다. 그래서 말씀하시는 '이거'가 뭘 나타내는지 따라가기가 힘들어 이해가 전혀 안됩니다. 개선 방법 없을까요? 코드 화면 켜놓고 오디오 듣는 것 같습니다.
- 미해결TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
안녕하세요 MSE 질문합니다.
안녕하세요 '머신러닝의 기본 프로세스'를 공부하고 있습니다. 2분43초~ 5분30초에서 MSE가 오차의 제곱의 합을 개수로 나눈 것으로 알고 있는데(오차 제곱의 평균) 그런데 여기에 1/2을 곱한 이유는 무엇인가요?