인프런 커뮤니티 질문&답변

Alex님의 프로필 이미지
Alex

작성한 질문수

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편

가중치 규제(Weight Regularization)의 이해와 적용

선생님 안녕하세요! 질문입니다.

작성

·

228

·

수정됨

0

너무 많은 질문을 드려서 죄송합니다.

공부를 하다 보니 이미지 전처리를 하고, 모델을 만들고 만든 모델로 배치사이즈를 정해서 학습시키고 평가하는 것 까지 과정은 이해가 갔는데.. 앞으로 가면서도 약간 헷갈리는 것이

각각의 레이블들을 원핫 인코딩으로 만들고 그것과의 차이를 토대로 loss 와 accuracy를 구하는 걸로 아는데, 그럼 학습 과정에서 만약 강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블이 있다면 이미지가 모델을 거쳐 마지막 소프트맥스 까지 거친 값(가령 0.233, 0.2302, 0.12, ---)과 저 레이블 값과의 loss와 accuracy를 구하는 건가요?

답변 1

0

권 철민님의 프로필 이미지
권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

질문은 얼마든지 괜찮습니다. 부담 갖지 마시기를 ^^

네, 지금 적어주신 대로 이해하신게 맞습니다.

다만 질문하신 내용중에 '강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블' 이라고 언급하신 부분이 테스트 데이터는 아니고 학습 데이터 또는 검증 데이터입니다.

감사합니다.

 

Alex님의 프로필 이미지
Alex
질문자

네 감사합니다! 오늘도 좋은 하루 되시길바랍니다! 강의를 통해 선생님 같은 분을 만나서 정말 행운입니다.

Alex님의 프로필 이미지
Alex

작성한 질문수

질문하기