워로디스

1. 개요본 문서는 텐서플로 2.x 환경에서 딥러닝 모델을 학습시킬 때 필수적으로 사용되는 학습 루프(Training Loop)의 동작 원리와 내부 메커니즘을 정리한 문서입니다. 모델의 가중치가 업데이트되는 과정, 프레임워크가 제공하는 자동 미분 도구의 역할, 그리고 이를 추상화하는 고수준 API의 적용 방법까지 단계별로 분석합니다.2. tf.GradientTape와 연산 기록의 원리텐서플로 2.x는 코드가 즉시 실행되는 '즉시 실행 모드(Eager Execution)'를 기본으로 채택하고 있습니다. 따라서 역전파를 수행하기 위해서는 순방향 연산 과정을 기억해 둘 별도의 장치가 필요하며, 이 역할을 tf.GradientTape가 수행합니다.2.1. 파이썬 with 문의 컨텍스트 관리작동 방식: 파이썬의 ..

1. 신경망은 층마다 다른 수준의 특징을 학습하는가?1.1 기본 답변: 대체로 그렇다깊은 신경망에서는 입력 데이터가 여러 층을 거치면서 점점 더 추상적인 표현으로 변환되는 경향이 있다. 특히 이미지 모델, 그중에서도 CNN에서는 이 현상이 비교적 직관적으로 관찰된다.1.2 이미지 모델에서의 예시층의 위치주로 학습되는 특징의 예초반 레이어선, 모서리, 색 대비, 질감, 방향성중간 레이어눈, 바퀴, 창문, 털, 물체의 부분 구조후반 레이어얼굴, 자동차, 동물, 장면, 클래스 수준의 의미초반층은 수직선, 대각선, 색 경계 같은 단순한 시각 패턴에 민감할 수 있고, 후반층은 “개 얼굴”, “자동차 형태”, “사람의 얼굴”처럼 더 의미적인 구조에 반응할 수 있다.1.3 주의할 점이것은 절대적인 규칙은 아니다. 모..

1. 전체 코드def remove_outliers_iqr(df, cols=None, k=1.5): """ IQR 기준으로 이상치를 제거하는 함수 df : pandas DataFrame cols : 이상치를 검사할 컬럼 목록. None이면 모든 수치형 컬럼에 적용 k : IQR에 곱할 계수. 일반적으로 1.5 사용 """ if cols is None: cols = df.select_dtypes(include="number").columns Q1 = df[cols].quantile(0.25) Q3 = df[cols].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 lower = Q1 - k * IQR upper = Q3..

1. 기본 인덱싱: 정수 인덱싱특정 위치 하나를 직접 지정하는 방식입니다.a = np.array([10, 20, 30, 40])a[2]# 302차원 배열에서는 보통 [행, 열] 구조입니다.A = np.array([ [10, 11, 12], [20, 21, 22], [30, 31, 32],])A[1, 2]# 22해석:A[1, 2] 1 -> 1번 행 2 -> 2번 열즉 좌표로 보면 (1, 2) 위치의 값을 가져오는 것입니다.2. 슬라이스 인덱싱:를 이용해서 범위를 선택하는 방식입니다.a[1:3]은 내부적으로 대략:a[slice(1, 3, None)]과 비슷합니다.예:a = np.array([10, 20, 30, 40])a[1:3]# array([20, 30])stop은 포함되지 않으므로 1:..

1. 요약Python에서 :는 단순한 기호가 아니라 슬라이스 표기법이다. 이 표기법은 내부적으로 slice 객체로 변환되어 리스트, 튜플, 문자열, NumPy 배열 등에서 범위 선택에 사용된다.seq[start:stop:step]의 의미는 다음과 같다.start 이상부터 시작해서stop 전까지 선택하고step 간격으로 이동한다중요한 점은 stop 위치의 원소는 포함되지 않는다는 것이다.2. :는 표기법이고, slice는 객체다코드에 보이는 :는 파이썬 문법의 일부다.a[1:4]이 표기는 내부적으로 대략 다음과 비슷하게 처리된다.a.__getitem__(slice(1, 4, None))즉 다음처럼 이해하면 정확하다.코드에 보이는 : -> 슬라이스 표기법내부적으로 만들어지는 것 -> slice ..