Input size 및 노드수 관련 문의
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7 asked
딥러닝에서 input size는 입력층의 노드수를 의미한다고 학습했습니다. 여기서 노드는 data의 변수 하나하나를 의미한다고 이해했는데, 맞나요?
실전 파이토치 강의에서 코드 짜신거 보면 x_seq의 행의 갯수로 설정하신것도 모든 변수를 노드로 설정하여 학습시키기 위함이라고 이해하는게 맞나요?
Answer 2
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빠른 답변 감사합니다!
추가적으로 하나 더 질의 드리겠습니다.
그렇다면 input size는 변수의 개수보다 많을 수도 적을수도 없는 것인가요?
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가공 전 데이터 변수의 개수가 노드의 개수보다 많을수도 있고 적을 수도 있습니다. 하지만 차원축소나 확장 (예. PCA, feature selection , Fourier embedding 등)을 통해 최종적으로 모델에 들어갈 변수의 개수는 노드의 개수와 같아야 합니다!
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안녕하세요!
맞습니다. input size는 입력 데이터의 변수의 개수(혹은 피쳐라고 부르기도 합니다)와 같은 의미입니다. 그런데 모든 변수가 노드로 설정된다는 표현보다는 각 입력 변수가 입력 레이어의 각 노드에 매칭되어 들어간다고 보시면 좋을 것 같습니다 (엄밀히 따지면 가중치와 입력 데이터의 행렬곱이지만요^^;;;)
감사합니다.
numpy의 shape
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