AITech P-stage1 [Day 2] 아직도 data payload에서 막힘.

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수업내용

 

 

 

data argumentation도 좋지만 그에따른 병목현상도 고려해야 한다.

 

dataset은 몇 번째 index에 해당하는 자료가 뭔지를 뽑아내는 거고, dataloader는 그걸 더 편리하게 해주는 것에 불과함. 둘을 잘 분리해야 한다.

num_workers를 무조건 늘린다고 좋은게 아니다. cpu로만 학습할 때는 과부화 뭐 그런 문제가 있는 듯. 그래서 데이터나 프로젝트, cpu코어 갯수 등.. 환경마다 고려해서 확인해주는게 좋음.

 

 

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피어세션

Additionally, VGG networks are trained on images with each channel normalized by mean=[0.485, 0.456, 0.406] and std=[0.229, 0.224, 0.225]. We will use them to normalize the image before sending it into the network.

그냥 일반적으로 저렇더라. 보편적으로.

 

class 불균형할때 쓰는 loss

 

fmse loss

focal loss 좋다? invalance 해결하려고 나온거니까

entropy loss

 

adam

adamP

 

자소서 쓴거 물어보는듯.

 

카카오는 모든 코딩문제를 풀 정도로 문제해결력이 뛰어나거나, 코테 통과할정도로만 하고 딥러닝 지식에 대해 매우 잘 아느냐.

설명을 위해 맞춰야겠다. 주석 무조건 달아야겠다.

네이버. 인성면접. 자기소개 하나만 하고 진짜 CS, 운영체제, 알고리즘 문제, 구글에서 나왔던 면접질문(사고력을 요하는, 골프공 구멍 몇개)

 

어떻게 왜 썼다 당당하게 말할 수 있게. 일단 써보고 생각하는게 나을듯. 다양한 시도=

 

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목표

어제 했던걸 기반으로 data argumentation 이런거 생각하지말고 간단하게 통과시켜 결과를 보고 조금씩 추가하고 수정하는 방식으로 하자.

 

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행동

기존 vgg19 모델에서 내가 원하는 뒷부분만 학습시키게 다 만들었는데 모델에 입력 이미지가 안들어간다. 지금 성질나서 글 못쓰겠다.

내가 어떤 변수에 어떤 경로변수를 저장했는지 잘 인지해야 겠다.

지금 막힌건 뭐 linear에 안맞대. 그냥 지나ㅉ 아니 이미지 사이즈까지 맞추 ㅓ줘도 안된다고 징징대면 뭐 어쩌라고

 

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회고

왜 안되는거야