기록의 중요성을 새삼 다시 깨닫게 되어서 7주의 공백을 이기고 다시 작성해본다 ㅎ11/18 (월)(To do list)- 기본과제 1 마무리- loss 다양하게 실험- 손등 이미지 copy+paste 이미지 생성 loss 관련해서 다양하게 bce, dice, focal, iou, ... 실험하고 있었는데, 자꾸만 train_loss가 일정 수준에 수렴하는 것을 보았다. 0으로 수렴해야하는데 특정 0.5 or 1값에 수렴하는 오류와 dice_loss는 음수가 나올수 없는데 음수가 나오는 오류를 발견했다. 찾아보니 dice_loss 계산할때 model에서 나온 output에 sigmoid 함수를 적용안해서 이미 음수값이 존재했던 것이다.. (바보) 그래서 loss 함수 적용하기 전 sigmoid를 적용해서 ..

1. 프로젝트 이슈 정리1. 서버 하나에 여러 팀원들이 작업하다 보니 git commit 할 때 처음 git 을 연동시킨 팀원분의 계정으로 계속 commit이 올라가는 이슈가 있었다. 찾아보다가 공동 작업자로 커밋하는걸 알게 되었다.커밋 메세지Co-authored-by: 깃헙핸들명  커밋 메세지와 Co-authored-by 사이에 줄바꿈이 2번 들어가야한다. 저렇게 해서 커밋하면 내 아이디로 깃허브에 기록이 남게된다.  2. gpu 사용량 볼 때 : nvidia-smi, 실행 중인 python 프로세스 확인 할 때 : ps aux | grep python   2. 프로젝트 개인 회고프로젝트를 하면서 가장 기억에 남는 점을 중심으로 작성해보겠다.  1. cutmix 구현cutmix 증강기법을 활용하여 코드..

9/9 (월)- 과제도 제출완료하고 새로운 강의도 들을 수 없어 이번주 논문 리뷰하려는 한 편 읽고 CLIP 모델 공부했다. 밀린 코테 문제들을 풀긴 했으나 코드리뷰하기로 한 피어세션 전까지 마무리 하지 못해 아쉬웠다.  9/10 (화)- AI 개발 기초 1,2 강- 첫 대회가 시작하는 날이라 데이터셋 구경좀 하고 baseline 구경 좀 했다. (로컬 환경 이슈로 차마 돌려보지는 못했다.)맥북에서 압축한 파일을 윈도우에서 압축 해제 하는 과정에서 이슈가 있었다. (._ 로 시작하는 파일들이 같이 압축 해제됐다.)tar -zxvf data.tar.gz --exclude="._*" 이거 사용하면 대부분 맥 메타데이터 없이 바로 풀림! 근데 특정 폴더에서는 ._DS_STORE 파일이 하나 남아있었다,,  9..

벌써 한달이나 지났다니,, 이제는 나름 익숙해져서 공부를 시작하는 과정과 각 시간대별 집중도나 어느정도 체화한것 같다. 이번주는 깃허브 특강과 ViT 가 가장 기억에 남는다. 너무나 기대했던 이고잉님의 특강이라 11시간이 너무 빨리 지나갔다고 생각했고 깃의 기능이 이렇게나 많았던가 싶기도 하고 너무 유익한 시간이었다. 그리고 과제 덕분인지 ViT 를 열심히 공부해서 이젠 어떤 흐름으로 모델이 돌아가는지를 깨달은 것같다. 알찬 1주일.. 이었던것 같다. 데이콘 관련해서는 간단하게 모델을 돌려보았지만,, 성능이 그다지 썩 좋게 나오지 않기도 했고 나머지 강의듣고 할게 많아.. 그냥 데이터셋을 구경하고 분자 구조를 실습(?) 체험(?) 했다는 것에 의의를 두기로 했다 나중에 다시 생각날때쯤 도전해볼 생각이다...

이번 주는 시각화 관련해서 공부했다. 저번 주 강의 난이도가 극악이었는지라 이번주는 그래도 나름 여유를 찾을 수 있는 주였다. 일단, 피어세션에서 코딩테스트 공부를 시작해서 이전에 마무리 하지 못했던, do it 코딩테스트 책을 마무리 할 수 있게 되었다. 책을 기준으로 하루에 day 1개씩 공부하기로 했고, 매주 월요일에 어려웠던 문제들 코드 리뷰를 하기로 했다. 벌써 3주가 지났다니 실감이 잘.. 안났다. 그리고 코로나 이슈로 이번주 동안 너무 지치고 힘들었다.. 밖에 나가지도 못하고 일주일 걸음 수 합치면 2000보도 안될듯 아무튼 2보 전진을 위한 1보 후퇴정도로 생각하고 다음 주에는 열심히 따라가야겠다 ~!

저번주에 아쉬웠던 점 중 하나가 오전 시간을 제대로 활용하지 못한다는 점이었는데, 오늘 아침에는 밤에 돌려놓고 잤던 모델 결과를 확인하면서 나름 괜찮은 예측 결과가 나와서 신기했다. 그리고 2주차 ML LifeCycle 가 시작되면서 이번주는 무슨 일이 있어도 매일매일 학습 정리를 하기로 했기 때문에 시간을 틈내서라도 기록하려고 노력했다. 기본과제 1을 하면서 model fit 하는 과정에서 계속 램 용량 이슈 있어서 코랩 프로 결제했는데,, 알고보니까 shape 잘못 설정해서 그랬던 것이었다.. shape 잘못 설정했는데 역행렬 구하는 과정에서 오류 발생하면서 램 초과 일어났던 것 같다. 코드를 먼저 다시 봤어야 하는 건데,, ㅎ 잘못 설정되어있으면 error 발생되면서 바로 중지될 줄 알아서 잘못된 ..