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Bootcamp Deep Learning và PyTorch (Pytorch) cho người mới bắt đầu (Dễ hiểu! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích dữ liệu/Khoa học Phần 3]

Thử áp dụng deep learning cho bài toán phân loại đa lớp (bài toán phân loại IRIS)

output_dim 에 관한 질문입니다

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vpdtlrdl

45 câu hỏi đã được viết

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Multi-Class Classification 딥러닝 적용해보기 강의 5:26 부분에서

0, 1, 2 Multi-Label 에 대한 확률값을 구해야 하므로, output_dim은 3이 되어야 한다고 설명해 주셨습니다

반면, Binary Classification 강의에서는 0, 1 Label 에 대한 확률값을 구하면서 output_dim을 1로 설정을 하였는데요,

Binary Classification 예제는

확률값이 0에 가까우면 phishing, 1에 가까우면 legitimate로 분류되므로

그냥 확률값만을 담고 있는 1차원의 열벡터만 필요한 것이고,

Multi-Class Classification 예제는

3가지 feature에 대한 확률값이 각각 담겨야 하므로 output_dim을 3으로 설정한 것으로 이해하면 되나요??

머신러닝 머신러닝 배워볼래요? 딥러닝 딥러닝 인공신경망 인공신경망 pytorch vision-transformer

Câu trả lời 1

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funcoding

안녕하세요. 답변도우미입니다.

넵 맞습니다. Binary Classification 예제는 결국 1차원에 하나의 확률값만 나오게끔 한 것이고, Multi-Label 예제는 결국 label 만큼 차원을 늘려서, 각각의 차원에 각각의 label 확률값이 나오도록 한 것입니다.

감사합니다.

02_TENSOR.md자료

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