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데이터로 딥러닝 적용해보기(당뇨병 환자 데이터) 강의에서 질문입니다
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데이터로 딥러닝 적용해보기(당뇨병 환자 데이터) 강의에서 질문입니다.
해당 강의 11:00 부분에서 입출력 차원의 수를 각각 9와 1로 정해주었습니다.
이때, 모델에서의 계산 과정을 아래와 같이 이해하였습니다.
우선, 전체 학습 데이터는 (442, 9) 형태이고, 가중치는 (9, 1) 형태이므로
(442, 9) x (9, 1) -> (442, 1) 형태가 되고
여기에 (1) 의 형태를 가진 편향을 더해주면서 브로드캐스팅을 거쳐
(442, 1) + (1) -> (442, 1) 형태가 되는 것으로 이해하였습니다.
제가 생각한 계산 과정이 맞는지 궁금합니다!
감사합니다.
답변 1
1
안녕하세요. 답변 도우미입니다.
네, 주신 내용이 맞습니다!
정리하면,
1. 입력 데이터의 형태는 (442, 9)입니다. 이는 442개의 데이터 샘플이 있으며 각 샘플에는 9개의 특성이 있다는 것을 의미합니다.
2. 가중치의 형태는 (9, 1)입니다. 각 특성에 대한 가중치 값이 하나씩 있기 때문에 이러한 형태를 가집니다.
3. 행렬의 내적 연산을 수행할 때, (442, 9) 형태의 행렬과 (9, 1) 형태의 행렬을 내적하면 결과로 (442, 1) 형태의 행렬을 얻게 됩니다. 이렇게 나온 결과는 442개의 데이터 샘플 각각에 대한 예측값입니다.
4. 그 다음, 편향을 더해줍니다. 편향은 스칼라 값 (1)으로 주어지며, 브로드캐스팅을 통해 (442, 1) 형태의 행렬 전체에 더해집니다. 그 결과, 최종 예측값이 (442, 1) 형태로 나오게 됩니다.
정리하면, 주신 계산 과정이 올바르게 이해하신 것입니다! 사실 결국 행렬식이더라고요 ㅎㅎ
감사합니다.