skn 7 주차 회고록(2025.04.07-2025.04.11)

좋았던 점

 

이번주 수요일에는 교육 같이 듣는 사람들과 한강에 가서 꽃과 사람 구경을 하며 치킨에 캔맥주를 마셨습니다. 힘든 한주의 중간에 리프레시를 하는 좋은 순간 이었던거 같습니다. 금요일 수업을 마친 후에는 본가에 와서 친구들과 술 한잔을 하였습니다. 자주 가는 술집이였는데 입구쪽에 사진찍어서 붙이는 공간이 있는지 처음 알았습니다. 추억이 하나 더 생겼습니다.  금일인 토요일에는 잠을 많이 잠으로써 한주의 피로를 녹였습니다. 

 

아쉬웠던 점

 

수요일에 놀러갔단 온 후 먼가 수업이 머리에 잘 안들어 왔던거 같습니다. 담음주부터는 다시 집중해서 수업을 들을 것입니다.  센터가 오후에 운영하지 않는 날에는 추가 공부를 하지 않는거 같습니다(집에서는 쉬고 싶습니다). 수요일과 금요일 오후는 놀기만 하여 코딩테스트가 살짝 밀린 느낍입니다. 

 

인상적이었던 점

 

이번주부터 핀 벚꽃들이 참 예쁜거 같습니다(금일에 비가와 다 질거같긴 합니다 ㅎㅎ...). 또한 센터 뒤에 있는 안양천 또한 옥상에서보니 매우 괜찮은 산책로인거 같습니다. 여유가 있거나 생각이 많을 때 한번 가보려고 합니다.  요즘 갑자기 원래 좋아하던 소설 작가의 책을 읽고 싶어졌습니다. 하지만 요즘은 여유가 없어 읽지 못할 거 같아 구매하지는 않았습니다. 

 

수업 내용중 어렵거나 중요하다고 생각한 내용 (중요하지만 원래 아는 내용은 스킵하였습니다)

 

1. shape

딥러닝에서 어려운 부분중 하니인 shape입니다. 각 데이터의 shape를 잘 알아야 합니다. 딥러닝의 각 input과 output의 shape를 잘 알아야 합니다. 위에서 나온 N, C, H, W 는 각각 None, 체널, 높이, 넓이 입니다. 여기서 None은 batch size입니다.  순서는 데이터 마다 다르며 바꿔줘야 할 상황에서는 바꿔줘야 합니다.  

 

2. permute(변경하다)

permute는 위에서 말한 shape의 순서를 변경해주는 함수입니다. 예를들어 (28,28,1)인 데이터를 permute(1,2,0)을 하면 제공한 인덱스 순서대로 (28,28,1)로 변경이 됩니다. 변경하는 이유는 plt로 그리기 위해선 높이와 너비가 먼저 나와야 하기 때문입니다. 

3. 텐서의 내적

내적 공식 : a⋅b=ax​⋅bx​+ay​⋅by​ 

 

내적이 양수 → 두 벡터가 비슷한 방향을 향하고 있음

내적이 0 → 두 벡터가 수직

내적이 음수 → 두 벡터가 서로 반대 방향

 

 

위와 같은 원소별 곱과는 다른 개념입니다. 

 

4. max(dim=1)

predict.data.max(dim=1)에는 각 클래스에 대한 점수 혹은 확률과 그에 대응하는 인덱스가 들어있습니다. 그중 max 즉 제일 높은 점수에 해당하느 값에 [1]  인덱스 만 가져오겠다는 것입니다([0]을 주면 점수를 가져옵니다 ). 

.max(dim=1)을 하는 이유는 결과가 튜플 (values, indices)로 나오기 하기 위함입니다. 

 

5. float32

텐서 학습의 기본 형태는 float32 입니다. 만약 float64여서 학습이 안된다면 .to(torch.float32)를 해줘야 합니다. 

 

금주의 이모티콘(금주의 나의 상태를 제일 잘 표현하는 이모티콘)