beginner_source/introyt/modelsyt_tutorial.py 번역 #922
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Co-authored-by: Gunbo Shim <[email protected]> Co-authored-by: ByeongHo Choi <[email protected]> Co-authored-by: sunjom <[email protected]>
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sunjom
force-pushed
the
translate-modelsyt
branch
from
ae5a0ef to
b648478
Compare
…utorials-kr into translate-modelsyt
…utorials-kr into translate-modelsyt
hyoyoung
requested changes
Sep 24, 2024
| # tensors has a number of beneficial effects, such as letting you use | ||
| # higher learning rates without exploding/vanishing gradients. | ||
| # **정규화 레이어**는 한 레이어의 출력을 다른 레이어에 전달하기 전에 다시 중심화하고 | ||
| # 정규화합니다. 중간 텐서를 중심화하고 스케일링하는 것은 기울기 폭발/소실 없이 더 |
There was a problem hiding this comment.
용어집을 보시면 tensor는 일반적으로 번역하지 않습니다
| # 드롭아웃 레이어는 학습 중에 입력 텐서의 일부를 무작위로 설정하여 작동합니다 | ||
| # - 드롭아웃 레이어는 항상 추론 시에는 꺼져 있습니다. | ||
| # 이는 모델이 이 마스킹되거나 축소된 데이터셋을 학습하도록 강제합니다. | ||
| # 예를 들어: |
| # | ||
| # Loss Functions | ||
| # ~~~~~~~~~~~~~~ | ||
| # 활성화 함수는 딥러닝을 가능하게 만듭니다. 신경망은 사실 많은 파라미터를 |
There was a problem hiding this comment.
용어집에서 parameter는 매개변수로 번역하고 있습니다.
| # 손실 함수는 모델의 예측이 정답과 얼마나 차이가 나는지를 알려줍니다. | ||
| # PyTorch에는 일반적인 MSE (평균 제곱 오차 = L2 노름), 교차 엔트로피 | ||
| # 손실, 그리고 분류기에 유용한 음의 가능도 손실 등 다양한 손실 함수가 포함되어 있습니다. | ||
| # |
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불필요한 문장의 끝 줄은 제거 부탁드립니다. 빨간색 원으로 된 - 표시
|
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