파이토치로 배우는 LLM & AI

77

2

장

컴퓨터 비전 소개

고 예측도 숫자

9

입니다. 이미지를 출력해서 직접 확인해 보면 앵클 부츠가 맞습니다.

모델의 예측:

9

, 실제 레이블 :

9

그림

2-6

예측 모델의 출력 확인

다른 샘플을 시도해 보고 모델이 어디서 틀리는지 찾아보세요.

2.6

과대적합

마지막 예에서

5

번의 에폭 동안만 훈련했습니다. 즉 뉴런을 랜덤하게 초기화한 후에 훈련 세트

를 모델에 전달해 그 결과를 레이블과 비교하고, 손실 함수로 성능을 측정하고, 그다음 옵티마

이저를 업데이트하는 전체 훈련 과정을

5

번 수행했습니다. 이로써 얻은 결과는 꽤 훌륭했습니

다. 훈련 세트에서

88

.

59

%의 정확도, 테스트 세트에서는

86

.

5

%의 정확도를 달성했습니다. 더

오래 훈련하면 어떻게 될까요?

에폭 수를

5

에서

50

으로 늘려 훈련해 보죠. 훈련 세트에서 얻은 정확도는 다음과 같습니다.

에폭 50

-------------------------------

배치 0, 손실: 0.077159, 정확도: 96.88% [ 0/60000]

배치 100, 손실: 0.094825, 정확도: 96.57% [ 6400/60000]

배치 200, 손실: 0.093598, 정확도: 96.67% [12800/60000]

배치 300, 손실: 0.095906, 정확도: 96.54% [19200/60000]

배치 400 ...