이전에 작성한 “PyTorch를 이용한 간단한 머신러닝”이라는 아래의 글에서는 은닉층이 없는 입력과 출력층으로만 구성된 모델을 사용했습니다. 그리고 가중치 및 편향값의 최적화를 위한 방법은 SGD, 즉 확률적 경사하강을 사용했습니다. 정확도는 대략 90%정도 나왔었습니다. PyTorch를 이용한 간단한 머신러닝 이에 대해 은닉층을 2개 추가하고 매개변수의 최적화를 위한 방식을 SGD가 아닌 Adam을 사용하여 정확도를 향상시켜 보겠습니다. 은닉층이 추가 되었으므로 활성화 … Model 확장과 가중치값 변경을 통한 예측 정확도 향상 계속 읽기