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  3. Intermediate Deep Learning with PyTorch
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연습 문제

두 개의 출력이 있는 모델 아키텍처

이 연습 문제에서는 문자(character)와 알파벳(alphabet)을 모두 예측할 수 있는 다중 출력 신경망 아키텍처를 만들어 볼 거예요.

일반적인 구조를 떠올려 보세요. .__init__() 메서드에서는 이후 순전파에서 사용할 레이어들을 정의합니다. forward() 메서드에서는 먼저 입력 이미지를 몇 개의 레이어에 통과시켜 임베딩을 만들고, 이 임베딩을 두 개의 분리된 분류기 레이어에 각각 전달해 두 개의 출력을 얻습니다.

torch.nn은 일반적인 별칭으로 이미 임포트되어 있으니, 이제 모델을 만들어 봅시다!

지침 1/2

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  • self.classifier_alpha와 self.classifier_char를 선형 레이어로 정의하세요. 입력 크기는 image_layer의 출력과 일치하게, 출력 크기는 각각 알파벳 수(30)와 문자 수(964)가 되도록 설정합니다.