728x90 반응형 Data Science85 model.fc.in_features 의미 Resnet18을 활용한 코드를 공부하다가 나온 self.model.fc.in_features 의 의미를 찾아봤습니다. class Network(nn.Module): def __init__(self,num_classes=136): super().__init__() self.model_name='resnet18' self.model=models.resnet18() self.model.conv1=nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.model.fc=nn.Linear(self.model.fc.in_features, num_classes) def forward(self, x): x=self.model(x) return x 여.. 2023. 1. 23. P-값 의 개념 및 오해와 진실 정리 통계에 빠질 수 없는 P-값을 뽑아버리겠다는 생각으로 막판 정리를 해보려합니다 ㅎㅎ P-value 한번 가봅시다! 1. P-값이란? P-값이 어떤 역할을 하는지 큰 갈래부터 보겠습니다. 우선, P-값은 '통계적 유의성'을 판단하기 위한 하나의 지표입니다. 통계적 유의성(statistical significance)는 모집단에 대한 가설이 '우연'이라고 판단되지 않을 정도로 의미가 있는지를 의미합니다. 풀어서 해석하자면, 가설검정에서 우리가 귀무가설과 대립가설처럼 하나의 가설을 만드는데, 이 가설이 정말 의미가 있는걸까? 라는 걸 해석하는게 통계적 유의성입니다. 귀무가설 하에서 관찰된 통계량보다 더 극단적 값이 관찰될 확률 The p-value is defined as the probabilty, unde.. 2023. 1. 17. OpenAI DALLE2 사용 후기 (Midjourney와 비교) 2022.12.29 - [Data Science] - 30초만에 예술작품을 만드는 AI (MidJourney) 요새 이미지 생성 AI에 빠져서 이것저것 시도하고 있는데요. 이번에는 오픈 AI의 DALLE2를 사용해봤습니다 :) ChatGPT를 사용하면서 OpenAI의 작품에 대한 기대가 컸는데요. DALLE2 역시 초기에 무료로 사용할 수 있는 시도 횟수가 한정적이지만 실험을 위해 몇개를 시도해봤습니다. 이번에 검은 토끼의 해를 기념해 검은 토끼 관련 이미지를 해봤습니다. BLACK RABBIT WITH PEOPLE SURROUNDED WITH DIFFERENT EMOTION 이런식으로 해서 그런가 사람 이미지가 뭉개져서 나왔습니다. REALISTIC과 FURRY 라는 이미지를 추가해서 그런지 털 자체는.. 2023. 1. 14. 경사하강법 Python 파이썬 코드로 구현하기 딥러닝을 배우면 정말 지긋지긋하게 나오는 경사하강법입니다. 좀 제대로 머리에 경사하강법 원리를 익히기 위해 여러 소스를 참고해서 파이썬 코드를 작성했습니다. import numpy as np import matplotlib as plt def function(x1, x2): #손실함수 임의로 정의 return 0.5*x1**2 + (5/2)*x2**2 - x1*x2 - 2*(x1 + x2) def gradient(x1, x2): #각 값에 대한 미분식 제시 return np.array([-2 + x1 - x2, -2 - x1 + 5*x2]) x1 = 2 #x1, x2를 임의 값으로 설정 x2= 1 lr = 0.1 # step size (learning rate, 실험을 위해 크게 설정함) precisio.. 2023. 1. 13. 최대사후추정(MAP) 개념 및 최대우도추정(MLE)과 비교 최대사후추정(Maximum A Posteriori)의 사후확률이란? 사후추정이 뭘 의미하는지부터 보겠습니다. 보통 우리가 표본을 뽑는다 라고 했을 때, 모수(θ)에서 표본 x를 뽑는다 라는 θ -> x 의 순서가 자연스럽게 느껴집니다. 그러면 여기서 θ는 사전에 우리가 알고 있는 값이 되고, x는 그 이후에 나오는 값이 되는 선후관계가 생깁니다. 그래서 우선적으로 P(θ)와 P(x|θ)를 아래와 같이 규정하고 가겠습니다. P(θ) 사전확률밀도함수(Prior Probability Density Function) P(x|θ) 파라미터θ가 주어질 때 표본 x의 확률 이제 여기서 질문을 질문을 거꾸로 해보겠습니다. 그러면 (x -> θ) 표본 x가 주어질 때 파라미터 θ를 구할 확률은? P(θ|x) 이게 바로 .. 2023. 1. 9. 최대우도추정(MLE) 개념 총 정리 처음에 이 개념을 접하고 용어가 어렵다고 생각했는데 하나씩 뜯어보면서 개념을 정리해보려합니다. 먼저, MLE는 영어 뜻은 'Likelihood 를 최대화하는 추정방법'입니다. 그럼 Likelihood(가능도 = 우도)가 뭔지 알아봐야겠죠. Likelihood란? 통계학상으로 Likelihood란 확률분포X의 모수θ가 어떤 확률변수의 표집값x와 일관된 정도를 나타냅니다 (출처:위키백과) 우리가 모수에서 표본을 추출할 때, 뽑히는 표본은 데이터x가 같을 수도 있고 다를 수도 있죠. 그런데 표본X에서 우리가 찾는 값x가 나오는 likelihood가 얼마인지 알고싶습니다. Pθ(X=x) = 표본 X가 특정 x일 확률이얼마일까요? 이 질문을 수식화하고 바라보는 관점을 x중심이 아닌, θ의 관점으로 해석한게 가능도.. 2023. 1. 8. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 15 다음 728x90 반응형
