질문이 있습니다!
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선생님 덕분에 쉽고 빠르게 머신러닝에 대해서 이해할 수 있었고, 재미있게 공부중인 학생입니다.
금일 강의에서는 모델 구성에 대해서 배웠는데, 궁금한점이 조금 있습니다.
이 하이퍼 파라미터라는게 단순히 커널의 크기, 풀링의 크기등 뿐만 아니라 레이어도 하이퍼 파라미터가 될 수 있는건가요?
그리고 오늘 말씀하신 부분에서는 하이퍼파라미터는 여기저기 시도해보고 만들어봐야한다고 하시는데, 다른 최적화 방법은 따로 없는건가요?
기초적인 질문이라, 부끄럽습니다만, 소중한 답변 달아주시면 또 다음강의 기쁜 마음으로 열심히 들을 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.
回答 1
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안녕하세요. 박해선입니다.
재미있게 강의를 들으신다니 다행입니다. :)
말씀하신 대로 층의 종류도 하이퍼파라미터입니다. 데이터로부터 학습할 수 없어 사전에 정의해야 하는 모든 요소는 하이퍼파라미터로 볼 수 있죠.
하이퍼파라미터는 프레임워크에서 제공하는 기본값에서 출발해서 현재 문제에 가장 잘 맞는 값을 찾아야 합니다. 또는 유사한 문제를 해결했던 솔루션을 참고할 수 있습니다.
감사합니다!
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빠른 답변 감사드립니다 선생님.
다음에 기회가 된다면, Pytorch를 이용한 딥러닝 구성도 좀 배워보고 싶습니다.
또한 이 강의가 끝나면 추천해주실만한 다음강의가 있는지요?
현재 GAN 사용 목표로 공부중에 있습니다.
추천해주신다면 따라서 듣고 열심히 공부해보려고 합니다.
바쁘시지 않다면 꼭 좀 부탁드리겠습니다.
새해 인사가 늦었습니다만, 2022년 새해 복 많이 받으세요 선생님.
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안녕하세요. 박해선입니다. 제가 쓴 책 중에 GAN에 관련된 책 두 권이 있습니다(tensorflow.blog 참조하세요). 제가 전문 강의자가 아니라서요. 강의가 많지는 않습니다. :) 핸즈온 머신러닝 2판의 1부 강의가 인프런에 있습니다. 또 유튜브에서 머신 러닝 교과서 3판의 강의 일부를 보실 수 있습니다. 도움이 되시길 바라며 새해 복 많이 받으세요! :)
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