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keon
<펭귄브로의 3분 딥러닝, 파이토치맛> 예제 코드
BasicBlock에서 첫번째 conv에만 인자로 받은 stride를 적용하고 두번째 conv는 stride = 1을 적용해야할 것 같아요. stride = 2를 두번 거쳐 w, h 가 /4이 되어 나오네용. 그래서 projection shortcut의 결과랑...
/05-이미지_처리능력이_탁월한_CNN/cnn.ipynb 이부분에서 11번째에 model = CNN().to(DEVICE)책 앞에는 이렇게 써있는데 왜 깃과 전체 예제에는 model = Net().to(DEIVCE)로 적혀 있는건가요? 책에서는 CNN 모델의 인스턴스와 최적화 함수를 만듭니다. 라고써있는데 오류가 떠버리는데 어떻게 된건가요?...
안녕하세요 책을 잘 읽고있는 독자입니다! 코드에서 이상한 부분을 발견해서 이슈 올립니다. 책에서는 학습데이터 늘리기와 드롭아웃을 하기 전에는 데이터셋을 FashionMNIST를 사용하였고, 단순 fc layer만 가지고 Accuracy 86%가 나옵니다. 그리고 4.4장에서 학습데이터...
안녕하세요? 해당 도서로 공부하고 있는 대학원생입니다. 다름이 아니고, 4, 5장 예제로 FashionMNIST를 사용하고 계신데, torchvision의 transforms를 이용하시는 과정에서 사용된 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))은 어떻게 결정한 것인지 궁금합니다. 이것도 모델을 완성하는 사람의 노하우를...
```test_loss_before = criterion(torch.squeeze(model(x_test)), y_test)``` 를 다음과 같이 바꿔 줘야 합니다. ```test_loss = criterion(model(x_test).squeeze(), y_test)``` 베타 리더들의 피드백 중 하나였던 이슈입니다. 전체 코드에는 이미 수정이 이미 되있습니다.
그림 3-2 행렬곱 에서 `aa* + ec* + fe*` 를 `da* + ec* + fe*` 로 수정해야 합니다. 
5.2장 설명은 FashionMNIST로 되어있으나 코드와 실험 결과는 MNIST를 사용했네요.
4.3장의 실험과 비교한 것 같은데 4.3장은 FashionMNIST 데이터셋이고 4.4장은 MNIST 데이터셋을 사용했네요. 오류가 아닌가 싶습니다.
p164 코드 관련 문의 입니다. forward 함수의 return 값이 F.log_softmax(x, dim=1) 입니다. 그런데 loss를 구할 때 F.cross_entropy 함수를 사용하고 있습니다. 이 함수는 내부적으로 log_softmax를 호출하는데 이렇게 되면 모델의 output 값에...
96 페이지의 코드블락을 수정해야 합니다. 현재: ``` model.eval() test_loss_before = criterion(torch.squeeze(model(x_test)), y_test) print('After Training, test loss is {}'.format(test_loss.item())) ``` 수정: ``` model.eval() test_loss = criterion(torch.squeeze(model(x_test)), y_test) print('After Training, test loss...