항공사 고객 만족도 예측 AI 해커톤

감사합니다!!

저보단 하하하님이 더 대단하시죠 ㅎㅎ

위에서는 Batch Normalization의 파라미터의 표준 정규분포 평균이 1, 표준편차가 0.02, 분산이 0이 되도록 만들었습니다.

Batch Normalization 논문을 읽어보면
Batch단위로 들어오는 데이터를 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 Normalize해주면서,
동시에 원래 데이터의 분포와 조금은 유사해지도록 강요하는 gamma와 delta 파라미터가 있습니다.
그 파라미터들이 학습하기 좋도록 weight를 초기화했습니다.

빠르고 상세한 설명 감사합니다! 한 가지 더 여쭙고 싶은데요. 

저 함수가 model.apply(weights_init)를 통해 실행이 된 것으로 추측되는데요.

이 과정에서 어떻게 weights_init 함수가 실행이 된건지 궁금합니다.

정말 감사드립니다.

그 부분은 pytorch의 nn.Module의 apply를 이용했습니다!

제가 알기로는
모델 class를 선언할 때, nn.Module Class를 상속받았기에 apply 함수를 사용할 수 있습니다.
그리고 weight initialization도 모델의 서브모듈이므로, apply를 적용할 수 있습니다.
REF : https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html

이런 점이 파이토치가 참 어려운 것 같네요 ㅠㅠ
제가 이해한 바로는 그렇고, 틀릴 수도 있습니다!

와 정말 상세한 설명 감사합니다!

파이썬 내 apply 함수인지 어떤 요소인지 궁금했는데, 명쾌하게 알려주셔서 큰 도움이 됬습니다.

감사합니다!