다음과 같이 tensor에 device='cuda:0'를 추가해준다

우선 전이 학습에 대한 기본 지식이 필요하다! 전이 학습(Transfer Learning) 포스팅 따로 참고.. 올리고 나서 주소 첨부하겠다 기존에 학습되어져 있는 모델을 기반으로 아키텍처를 새로운 목적으로 변형하고 이미 학습된 모델 weights로부터 학습을 업데이트 하는 방법 => 즉 전이학습을 수행할 때, 모델의 파라미터를 미세하게 조정하는 행위가 필요함 왜? 라는 질문을 던지면 예를 들어서 살펴보자 🙄예를 들어 10개의 클래스로 분류하도록 학습된 모델을, 2개의 클래스로 분류하도록 학습시킬 때는 조정이 필요하다는 것! * 혼동될 수 있는 개념이지만, transfer learning= fine tuning으로 봐도 무방하다고 한다. 엄밀히 보면 다른 개념이지만, transfer learning은 모..

워핑은 원래 이미지의 픽셀의 위치만 바꿔주는거다. 즉 이미지의 형태만 바뀌는거다. 몰핑은 워핑효과와 함께, 한 이미지에서 다른 이미지로 변하는거다. 옛날 괴수 영화, 특히 구미호 영화를 보면 자주 나온다. 여자의 얼굴이 점점점 코가 길어지면서 여우로 변한다던가 하는게 몰핑이다. 출처: https://paeton.tistory.com/entry/이미지-워핑-image-Warping [임시 블로그 이름] Image Warping 이미지 필터링은 이미지의 범위, 즉 y축 값을 변화시키는 거고 (색 변화 등) 이미지 와핑은 이미지의 도메인, 즉 x 축 값이 변화시키는 겁니다. (위치 변환만) 정리하자면 이미지 필터링과 이미지 와핑에 차이는 위치 변화 유무입니다. https://com24everyday.tisto..

Model Representation 가장 간단한 학습 알고리즘인 선형 회귀(Linear Regression)에 대해서 알아보자 m은 training example의 개수, 이 예시에서는 47개의 학습 예제를 가지고 있어서 m은 47개이다! x는 특징(feature)라고 부루는 입력 변수 y는 출력 값이나 예측하려하는 목표변수 그래서 (x,y)는 하나의 학습예제를 표기할 것임 ex) (x^(1), y^(1)) : (2104,460) 여기서 ^(1)은 표기상 그렇게 표현한 것이고, i번째 임을 의미하는 것이지 i제곱이 아니다! 위의 그림과 같은 예시에서, size of house가 x(feature)이고 Extimated price가 y(목표변수)일 것이다 그래서 x의 선형함수인 y를 예측하는 가설 h를 ..

What is Machine Learning? Arthur Samuel-"the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." 즉 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있는 능력을 가지는 것! 좀더 현대적으로 접근해보면 Tom Mitchell - "A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience ..