[AI] 아키텍처(architectures), 체크포인트(checkpoints)

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1.아키텍처(architectures)

신경망의 구조를 정의하는 설계도
입력과 출력의 형태, 네트워크의 계층 구성, 각 계층의 수와 종류 등을 포함한 모델의 구성요소들
(모델이 데이터를 처리하고 학습하며 예측을 수행하는 방식이 이 설계에 따라 결정된다.)

 

1-1.CNN (Convolutional Neural Network)

이미지 데이터 처리

https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53

 

 

 

 

1-2.RNN (Recurrent Neural Network)

순차적 데이터처리

https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-recurrent-neural-network/

 

 

 

1-3.Transformer

자연어 처리(NLP)

 

 

 

2.체크포인트(checkpoints)

모델 학습 과정에서 저장된 모델의 상태를 의미한다.
특정 에포크(epoch)나 검증(validation) 성능이 최고일 때 모델 저장한다.
(가중치, 바이어스, 옵티마이저(optimizer) 상태등을 포함한다.)

 

ai 그림 Stable Diffusion 모델 CheckPoint