[부스트코스] [파이토치로 시작하는 딥러닝 기초] Basic ML ~ DNN

이 글은 파이토치로 시작하는 딥러닝 기초를 수강하고 작성하는 글입니다.

패키지들의 대략적인 사용 목적

• torch: Pytorch 패키지를 불러온다.
• torchvision: Pytorch에서 이미지 데이터 로드와 관련된 여러가지 편리한 함수들을 제공
• matplotlib.pyplot: 데이터 시각화를 위해 사용
• numpy: Scientific computing과 관련된 여러 편리한 기능들을 제공해주는 라이브러리

하이퍼파라미터

뉴럴 네트워크를 통하여 학습되는 것이 아니라 학습율(learning rate), 사용할 레이어의 수 등 설계자가 결정해줘야 하는 값들을 의미

torchvision의 transforms 모듈

다양한 이미지 전처리를 쉽게 사용할 수 있다.

• ToTensor(): 이미지의 픽셀 값을 0~1 사이의 값으로 정규화하고 Pytorch의 Tensor형태로 바꿔준다.
• Normalize(): 지정한 평균과 표준편차를 기준으로 데이터를 정규화

DataLoader

• from torch.utils.data import Dataloader

데이터 시각화

• matplotlib.pyplot의 figure()를 통해 그림을 그릴 도화지를 생성할 수 있다.
• 생성된 figure객체의 add_subplot함수를 통해 전체 동화지 속에 일부 도면을 삽입할 수 있다. 큰 도화지 위에 작은 그림들은 구역마다 그리는 것이다.

Activation Function

MLP의 레이어를 깊게 쌓을 때는 반드시 비선형 activation function이 필요하다. 

• ReLU: 음수의 입력에 대해서는 0, 양수의 입력에 대해서는 입력값을 그대로 출력하는 함수