ディープラーニング理論+ PyTorch実務完全征服

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실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming')

안녕하세요.7:13에 맨 오른쪽아래에 XN(t+1)에서 M인데 N으로 오타가 있습니다.

안녕하세요 변정현 강사님.강의 잘 듣고있습니다. 실습 수업 때는 주피터 노트북 형식

안녕하세요. 2-8에서 한 가지 질문이 더 있어서 다시 질문드립니다. FC NN Layer를 설명하는 부분인데요.<img src="https://cdn.i

안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 반복해서 여러 차례 들을 수 있어서 정말 좋습니다. 조금 기초적인 질문인가 싶은데요. <p style="text

cifar10 데이터셋에 대하여 Normalize를 적용하는 이유가 궁금합니다.mean과 std 리스트에 들어있는 값의 의미가 무엇인가요?이미 ToTensor()로 0~1값의 스케일링 된 데이터를, 표준화까지

안녕하세요. 항상 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다. 다름이 아니라 section14. vggnet 강의를 듣던 중 receptive field에 대해 의문이 생겨 질문하게 되었습니다. 교안 82페이지에 (3,3) conv layer 2개를 쌓으면 recepti

좋은 강의 정말 잘 듣고있습니다. 항상 감사합니다.다름이 아니라 nn.BCEloss 나 nn.BCEWithLogitsLoss에서 이름에 B(Binary)가 들어가 이진분류 문제에 사용하는 함수인가 싶었는데, 실습 강의때 처럼 다중 분류 문제의 loss

안녕하세요.항상 친절하고 자세하게 강의해주셔서 재미있게 배우고 있습니다.다름이 아니라, 본 강의에서 설명해주신 Negative Entropy의 의미에 대해 제가 확실하게 이해한 것이 맞는지 질문하려고 글을 남깁니다. 

안녕하세요 선생님강의 잘 보고 있습니다구글넷의 인셉션 모듈 설명 중에 MAX pooling이 포함되어 있는데요보통 max pooling은 인풋의 사이즈를 줄이는 것으로 알고 있는데 그러면 다른 컨볼루션이 통과된 아웃풋과 사이즈

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있고요제 많은 질문들에도 너무 성심성의껏 답변 달아주셔서 감사합니다 ㅎㅎBatchNorm이 설계된 의도는 internal covariate shift를 해결하기 위해 제안되었다는 것은 이해했

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있습니다.Layer Normalization을 보는 중에 입력 데이터를 Normalization하는 것을 통해 scale이나 shift에 robust하게 되는 것까진 이해했습니다.이런 효과가

여기서 네트워크를 구성할 때 맨 마지막에 sigmoid를 태운 후에 마지막에 또 Softmax를 태우는데, 이렇게 할 거면 애초부터 네트워크의 마지막단을 sigmoid가 아닌 softmax를 태우면 되는 거 아닌가요?왜 sigmoid를 거친 후에 so

안녕하세요 선생님시간과 체력이 더 많았으면 좋겠다는 생각이 들 정도로 강의를 너무 재밌게 보고 있습니다Mini batch Gradient Descent 이론 편에서 Mini batch Size에 비례하지 않는다는 설명을 보았는데요.

안녕하세요?: 선생님강의 정말 재밌게 잘 보고 있습니다.강의 내용 중에 Huber Loss는 전미분이 한 번밖에 되지 않는다는 단점을 언급해주셨는데요Gradient Descent를 적용할 때는 weight에 대한 편미분만 적용

강사님, 본 강의 들으면서 정말 많은 도움을 받고 있습니다. normalization 에 대해서 이렇게 상세하게 설명해 준 온라인 강의는 본 적이 없네요 🙂<

안녕하세요, 수업 설명 감사드립니다. cnn이 아닌 일반적인 fully connected NN (multi-layer perceptron) 에서 혹시 batch/instance/layer normalization 을 어떻게 계산하

안녕하세요 선생님해당 강의 마지막 참고사항: what is entropy 부분에서 Temperature가 낮을수록 softmax logit의 분포가 쏠리면 Entropy가 감소하게 되는 것이 아닌지 궁금합니다!<

안녕하세요 선생님,batch_size = 16 n_class = 10 def generate_classification(batch_size=16, n_class=10): pred