데이터 과학 노트

Mode collapse와 posterior collapse는 모두 딥러닝 모델이 학습 과정에서 특정 모드에만 집중하는 현상을 말한다. 그러나 두 현상은 발생 원인과 결과가 다르다. Mode collapse는 주로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)에서 발생하는 문제로, 생성자가 다양한 출력을 생성하는 대신 제한된 수의 특정한 출력만을 생성하는 현상이다. 생성자가 다양성을 표현하지 못하고 특정 패턴에 고정되는 문제다. Mode collapse의 발생 원인에는 데이터 분포의 불균형, 가중치 초기화 등의 원인이 있다. Posterior collapse 는 Variational Autoencoder (VAE) 에서 발생하는 문제다. 잠재 변수가 입력 데이터와 ..

Inductive Bias (Learning bias) 학습 시에 만나지 못한 상황에 대하여 더 좋은 예측을 하기 위해 사용하는 추가적인 가정 데이터를 일반화 할 수 있는 능력을 가진 기계 학습 알고리즘의 목표 함수를 학습하고 훈련하는 데이터를 넘어 일반화 하기 위한 가정 예시) MLP 에 위치, 공간 상의 가정이 추가되면 CNNThe inductive bias (also known as learning bias) of a learning algorithm is the set of assumptions that the learner uses to predict outputs of given inputs that it has not encountered. Inductive Bias 의 예시 Translat..

PyTorch 2.0 torch.compile() 을 이용하여 연산 (operation) 단위를 전체 그래프로 묶어 더 빠르게 연산을 수행할 수 있다. 최적화 예시) 전체 그래프를 볼 수 있다면 다음 연산에서 output1 과 output2 를 concat 하는 연산이 있다면 concat 할 때 메모리 값을 옮기는 것이 아니라 처음에 output1 과 output2 를 만들때 concat 위치에 값을 쓴다. 전체 그래프를 볼 수 있다면 dependency 가 없는 값들을 funsion, 병렬 연산 등을 수행 할 수 있다. References https://discuss.pytorch.kr/t/pytorch-2-0/1252 https://youtu.be/bwjM20wR3dQ