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[Baseline] 2. Image Augmentation과 CNN을 이용한 숫자 예측

DACONIO

2021.11.22 10:00 3,142 Views language

첫번째 베이스라인은 잘 보셨나요?
이번엔 Computer Vision에서 널리 사용되는 CNN네트워크를 이용하고
부족한 데이터의 보안점이 될 수 있는 Data augmentation을 이용하여 학습해보았습니다.

Code

Comments 5개

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쿵짝작

2021.11.23 01:53

전 3070 8GB인데 제공해주신 코드의 batch사이즈 그대로 사용하니까 메모리 부족으로 진행 안되더라구요....단순히 메모리 부족인지 컴퓨터나 파이토치 세팅 잘못인지 잘 모르겠습니다 혹시 실습용으로 사용하신 gpu 기종이랑 메모리가 어떻게 될까요?

DACONIO

2021.11.23 11:53

안녕하세요 쿵짝작 님,

위 코드가 동작한 환경은 RTX 3090 24GB 환경입니다. 확인 결과 약 12GB 정도의 메모리가 필요한 것으로 확인되었습니다.
특별히 코드를 수정한 점이 없다면 단순히 메모리 부족 때문에 발생한 오류일 수 있습니다.

위 코드는 구글 Colab - GPU 환경에서 작동할 수 있으니 Colab을 이용해주셔도 좋을 것 같습니다.

감사합니다.

데이터어린이

2022.01.18 11:23

@ DACONIO
관리자님.
mnist_loader는 이미 선언되어 있는 상태라,
epoch하는 동안에 random하게 transform이 이루어지지 않을것 같은데요...

에폭의 수를 늘려서 모델에게 노출시키는 데이터량을 늘릴수 있는게 맞나요?