ReLU와 leaky ReLU의 차이점을 배웠어요. 다음 문장 중 참(True)인 두 가지를 고르세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
자율주행차, 스마트폰, 검색 엔진까지... 이제 딥러닝은 어디에나 있습니다. 복잡한 모델을 만들기 전에, 딥러닝 프레임워크인 PyTorch에 익숙해지세요. 텐서를 다루고, PyTorch 데이터 구조를 만들며, 선형 레이어로 첫 신경망을 구축하는 법을 배웁니다.
PyTorch에서 신경망을 학습하려면 먼저 활성화 함수와 손실 함수 같은 추가 구성 요소를 이해해야 해요. 그런 다음, 네트워크를 학습시키려면 손실 함수를 최소화해야 하며, 이를 위해 기울기를 계산한다는 점을 알게 됩니다. 이 기울기를 사용해 모델의 파라미터를 업데이트하는 방법을 배우게 됩니다.
이제 신경망의 핵심 요소를 배웠으니, 학습 루프를 사용해 직접 모델을 학습해 볼 거예요. 기울기 소실 같은 잠재적 문제를 살펴보고, 대체 활성화 함수, 학습률과 모멘텀 튜닝 등으로 이를 해결하는 전략을 배웁니다.
현재 연습
딥러닝 모델 학습은 일종의 노하우가 필요한 작업이에요. 모델이 제대로 학습되고 있는지 확인하려면 손실이나 정확도 같은 지표를 학습 중에 추적해야 합니다. 이러한 지표를 계산하는 방법과 과적합을 줄이는 방법을 배웁니다.
