패스트캠퍼스 챌린지 23일차

 

오늘도 어제와 같은 주제를 들었다. 마지막에는 input_shape에서 차원이 달라서 에러가 나서 지금도 찾고 있는 중이긴 하다. 그럼 오늘 배운 내용들을 정리하는 시간을 가져보겠다. 

 

steps_per_epoch에 대하여

1. fit()함수를 취할 때, 버젼별로 `steps_per_epoch`과, `validation_steps`의 값이 지정되어 있지 않으면 학습이 안되는 현상이 있다.
2. 따라서, 위의 2가지 파라미터에 값을 넣어 주면 정상적으로 학습하기 시작한다.
3. `steps_per_epoch`은 weight를 업데이트 하는 주기 입니다. 보통은 이미지 데이터셋의 총 갯수가 1000개 일 때, `batch_size`가 128개 이면, 이미지갯수/배치사이즈만큼 weight를 업데이트한다. 쉽게 말해서, batch가 다 돌때마다 weight를 업데이트하는 것이다.
4. 1000개 이미지 / 128 하면 7.8125 (소수점)이 나온다.

 

콜백은 학습 과정의 특정 단계에서 적용할 함수의 세트이다. 학습 과정 중 콜백을 사용해서 모델의 내적 상태와 통계자료를 확인 할 수 있다. 콜백의 리스트는 (키워드 인수 callbacks로) Sequential이나 Model 클래스의 .fit() 메서드에 전달이 가능하다. 그에 따라 학습의 각 단계에서 콜백의 적절한 메서드가 호출된다.

 

 

 

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

 

패스트캠퍼스 링크 : https://bit.ly/3FVdhDa