고양이 두 잔

목차 오랜만에, 그리고 다소 뜬금없이 파이토치에 대한 글이다. 지난 글에 이어 아주 기초적인 코드를 가지고 데이터 준비부터 모델 학습 및 평가까지의 과정을 알아보려 한다. 총 세 개의 완전 연결층(Fully Connected Layer)로 이루어진 기초적인 MLP 모델이며 활성화 함수는 ReLU를, 과적합 방지를 위해 드롭 아웃을, 손실함수는 MSE, 최적화 알고리즘은 Adam을 사용하였다. 나도 이 단어의 나열이 정확히 무엇을 뜻하는지는 모른다. 코드를 보며 정리해보자. 선 요약 먼저 오늘 구현할 코드와 결과는 다음과 같다:import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport torch..