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[PyTorch] 회귀 문제에서 필수: torch.nn.MSELoss() 사용 가이드 소개  torch.nn.MSELoss는 PyTorch에서 회귀 문제에 주로 사용되는 손실 함수입니다. MSELoss는 "Mean Squared Error Loss"의 약자로, 예측값과 실제값의 차이의 제곱 평균을 계산하여 손실을 측정합니다. 이 손실 함수는 모델이 예측한 출력이 실제값에 얼마나 가까운지를 평가하는 데 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명MSELoss의 작동 방식 MSELoss는 각 예측값과 실제값의 차이를 계산한 후, 이를 제곱하여 평균을 구합니다. 이 손실 함수는 모델이 예측한 값이 실제 값과 얼마나 가까운지를 정량화하여, 모델 학습 중에 가중치를 조정할 수 있도록 돕습니다.손실 값이 작을수록 모델의 예측이 더 정확함을 의미하며, 손실 값이 클수록 모델의 예측이 실제값과 크게 차이가 남을 .. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 모델 학습을 최적화하는 스케줄러: torch.optim.lr_scheduler.StepLR() 활용법 소개  torch.optim.lr_scheduler.StepLR()은 PyTorch에서 학습률(learning rate)을 단계적으로 감소시키는 스케줄러입니다. 주어진 스텝 수마다 학습률을 특정 비율로 줄이는 방식으로, 모델이 학습 중에 수렴하는 속도를 제어하고, 최적화 과정에서 과도한 학습률로 인한 문제를 줄이기 위해 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명StepLR의 작동 방식 지정된 스텝 수(step_size)마다 학습률을 gamma 비율로 감소시킵니다.학습이 진행됨에 따라 학습률을 단계적으로 줄여 모델이 더 안정적으로 수렴하도록 돕습니다.학습 초기에는 큰 학습률을 유지해 빠르게 최적점을 찾아가고, 후반부에는 작은 학습률로 세밀하게 조정할 수 있습니다.StepLR의 적용 분야 큰 학습률로 시작해 점진적으.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 딥러닝 최적화 알고리즘: torch.optim.SGD() 사용 가이드 소개  torch.optim.SGD는 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)을 구현한 PyTorch의 기본 옵티마이저입니다. SGD는 딥러닝 모델의 학습에서 가중치 업데이트를 수행하는 가장 기본적인 방법 중 하나로, 주어진 손실 함수의 기울기를 따라 모델 파라미터를 반복적으로 조정하여 최적의 가중치를 찾습니다. 기본 사용법상세 설명SGD 옵티마이저의 장점간단한 구조로 이해하기 쉽고 구현이 간편합니다.확률적 경사 하강법은 큰 데이터셋에서 효과적으로 학습을 수행할 수 있습니다.모멘텀과 결합하면, 표준 SGD보다 빠르게 수렴하고 진동을 줄일 수 있습니다.SGD의 적용 분야컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습 등 다양한 딥러닝 작업에서 널리 사용됩니다.간단하고 계산 비.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 딥러닝 최적화 알고리즘: torch.optim.Adam() 사용 가이드 소개  torch.optim.Adam은 PyTorch에서 제공하는 인기 있는 옵티마이저(Optimizer) 중 하나로, 딥러닝 모델을 학습시키기 위해 가중치 업데이트를 효율적으로 수행합니다. Adam(Adaptive Moment Estimation)은 모멘텀과 RMSProp의 장점을 결합하여 학습 속도를 높이고 안정적인 수렴을 돕습니다. 이 알고리즘은 학습 속도, 수렴 성능 및 일반화 능력에서 좋은 성능을 보여주기 때문에 널리 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명Adam 옵티마이저의 장점학습률을 동적으로 조정하여 수렴 속도를 높이고, 초기 설정에 민감하지 않습니다.첫 번째와 두 번째 모멘텀 추정치를 사용하여 이전 그래디언트 정보를 고려하면서 학습 속도를 조절합니다.대규모 데이터셋이나 복잡한 모델에서 좋은 성.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 맞춤형 데이터셋 만들기: torch.utils.data.Dataset() 사용 가이드 소개  torch.utils.data.Dataset은 PyTorch에서 데이터셋을 정의하는 데 사용되는 기본 클래스입니다. 이 클래스를 상속받아 자신만의 데이터셋 클래스를 만들 수 있으며, 딥러닝 모델을 학습하기 위한 데이터 로딩 과정에서 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다. 기본 사용법상세 설명Dataset 클래스는 두 가지 주요 메서드를 구현해야 합니다__len__: 데이터셋의 샘플 수를 반환합니다.__getitem__: 주어진 인덱스에서 데이터와 레이블을 반환합니다. import torchfrom torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): sel.. 2024. 8. 16.
[PyTorch] 효율적인 데이터 배치: torch.utils.data.DataLoader() 사용 가이드 소개  torch.utils.data.DataLoader는 PyTorch에서 데이터를 효율적으로 로드하고 배치(batch)로 처리하기 위한 도구입니다. 이 클래스는 데이터셋을 미니배치(mini-batch)로 나누고, 학습 시 데이터가 잘 섞이도록 셔플(shuffle)하며, 병렬로 데이터를 로드할 수 있게 해줍니다. 딥러닝 모델을 학습할 때 데이터셋을 손쉽게 다룰 수 있도록 돕습니다. 기본 사용법상세 설명DataLoader의 주요 파라미터dataset: 로드할 데이터셋을 지정합니다. TensorDataset, Dataset 등을 사용 가능합니다.batch_size: 배치당 로드할 샘플의 수를 지정합니다.shuffle: True로 설정하면, 각 에포크(epoch)마다 데이터가 무작위로 섞입니다.num_wor.. 2024. 8. 16.
[PyTorch] GPU 사용 가능 여부 체크: torch.cuda.is_available() 사용 가이드 소개  torch.cuda.is_available 함수는 PyTorch에서 현재 CUDA(즉, GPU) 지원이 가능한지 확인하는 함수입니다. 이 함수는 코드가 GPU에서 실행될 수 있는지 확인하는 데 사용되며, CUDA를 사용할 수 없는 경우 CPU에서 연산을 수행하도록 대체 경로를 설정할 수 있습니다. 기본 사용법상세 설명torch.cuda.is_available 함수는 현재 시스템에서 CUDA를 사용할 수 있는지 확인하는 데 사용됩니다. CUDA가 설치되어 있고, CUDA 호환 GPU가 있으며, 필요한 드라이버가 올바르게 설치된 경우 True를 반환합니다.그렇지 않은 경우 False를 반환합니다.이 함수는 주로 코드 실행 시 GPU 가속이 가능하면 사용하고, 불가능하면 CPU에서 실행하도록 설정할 때.. 2024. 8. 16.
[PyTorch] 차원을 추가하라: torch.unsqueeze() 함수 사용법 이해하기 소개  torch.unsqueeze 함수는 PyTorch에서 텐서의 특정 위치에 새로운 차원을 추가하는 함수입니다. 이 함수는 모델의 입력 형식을 맞추거나, 텐서의 차원을 늘려야 할 때 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.unsqueeze 함수의 기본 구문은 torch.unsqueeze(input, dim)입니다. input: 차원을 추가할 입력 텐서.dim: 추가할 차원의 위치를 지정합니다. 음수 값을 사용할 수도 있으며, 이는 뒤에서부터의 위치를 나타냅니다.torch.unsqueeze 함수는 지정된 위치에 새로운 차원을 추가하여, 입력 텐서를 확장합니다.예시 설명torch.unsqueeze(tensor, 0)는 1차원 텐서 [1, 2, 3]에 첫 번째 차원을 추가하여 2차원 텐서 [[.. 2024. 7. 19.
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