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다음과 같이 에러가 발생하였다고 하는데 코랩을 사용해보는게 처음이라 스스로 해결하는데 어려움이 있어 질문드립니다.
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알려주신 해결방법으로 해결이 되지 않았지만 학습을 위해 일단 저 부분은 넘어가고 학습하고 있습니다!
그 외 추가적으로 궁금한 부분이 생겼는데
학습을 시킬 때 각각의 변수들을 0~1사이로 스케일 해주었는데
그렇다면 학습된 모델을 실제로 적용할 때에도 입력할 변수들을 같은 방식으로 스케일러를 통과 시킨 후 값을 입력해여하는 것인가요?
그리고 만약 y(target)값도 스케일하여 학습을 진행하였다면 모델이 값을 출력하였을때 그 값도 스케일 된 값이므로 역으로 변환해주어야 하는 것인가요?
실습하며 공부하고 있는데 정확도를 측정해보는 과정이 신기하고 재밌지만
학습된 모델에 임의의 입력을 넣어서 그 결과를 보려면 어떻게 해야하는지도 궁금합니다!
예를 들어 cnn을 cifar10 데이터를 이용해 학습하였는데 이 모델에 제가 임의의 비행기 사진을 하나 넣었을 때 결과가 어떻게 출력되는지도 보고싶어서요!
감사합니다
추가 질문에 대한 답변을 드리면 스케일한 입력 데이터를 사용하면 평가시에도 스케일링을 해야 합니다. 그리고 출력값을 예측값으로 사용하려면 역 변환해주는 것도 맞습니다. :) 지금 이해하신 내용이 맞습니다.
마지막으로 cifar10으로 학습 된 모델에 임의의 이미지 하나를 넣으면 항상 크기가 10인 벡터가 나오게 됩니다.
예. (0.9, 0.001, 0.0001, .... , 0.0004)
네 next(dataiter)를 사용하여도 오류가 발생했습니다!
답변 감사드립니다!!
10가지 클래스를 학습시켰고 마지막에 소프트맥스를 거쳐 각각의 확률로 총 10개의 원소를 가진 벡터로 출력된다는 것을 이해하였습니다!
혹시 학습시킨 모델에 임의의 데이터 한 장만 골라서 넣어볼 수 있는 방법이 어떤지 궁금하여 질문드렸습니다!
예를 들어 제가 가지고 있는 이미지 한 장을 학습된 모델에 넣으려면 어떻게 해야하나요?
말씀 드렸듯이 dataiter1.next()를 next(dataiter1) 변경해주셔야 해요. 즉, dataiter1.next(dataiter1)에서 앞부분 dataiter1.을 지워주세요!
그리고 추가 질문 주신 것은 다른 사람들도 잘 볼 수 있도록 새롭게 질문을 작성해 주시면 그 쪽에 답변 드려도 될까요?
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next(dataiter)하면 실행이 잘 되는데 같은 오류가 발생하나요?