juooo1117

Training model = Optimization Problem 모델학습이란 최적화(optimization task)를 수행하는 것과 같다. 즉, loss function의 minimum 값을 찾아나가는 과정이며, Backpropagation 과정 중에 weight를 업데이트하면서 진행된다. Loss function → weight가 얼마나 잘 설정되었는지를 나타내는 함수 learning rate(학습률): 한 step마다 이동/변화하는 크기(보폭) gradient(기울기): 앞으로 이동해 나갈 방향 Optimizer - SGD(Stochastic Gradient Descent) Batch Gradient Descen는 학습 한 번에 모든 데이터를 가지고 연산을 진행하므로 연산량이 많아서 학습 속도가..

Modeling - pytorch를 이용한 Linear model define import torch import tqdm as notebook_tqdm X_train = torch.tensor([[1], [2], [3]], dtype=torch.float32) y_train = torch.tensor([[20], [40], [60]], dtype=torch.float32) Tensor의 size 확인: torch.Size([3, 1]) torch.Size([3, 1]) # [3, 1] : [데이터개수, 개별데이터의 shape] -> 3개의 데이터, 각 데이터는 1개의 값을 가진 1차원배열 # [5, 10, 20] -> 5개의 데이터, 각 데이터의 size는 (10x20) print(X_train.sha..