[만들면서 배우는 딥러닝] 03-2 파라미터 개수 오류

[Korea Cider (HKCDcuber)]

안녕하세요 선생님.

EfficientNet을 구현한 03-2.ipynb 을 실행하면 출력되는 파라미터 개수가 교재와 다릅니다.

실제 실행결과는 5,329,995 이지만, 교재에는 5,330,571이라고 나오네요


rescaling 과정에서 이미지넷에 미리 구한 표준편차를 곱해주는 과정이 있는데 이과정에서 출력이

(None, 224, 224, 3) 에서 (None, 224,224,1)으로 변경됩니다. 

그러나 교재에는 여전히 채널 개수가 3으로 유지된 것으로 나오네요

이로 인해 파라미터 개수가 줄어든 것 같은데 어떻게 코드를 수정해야 할까요?

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

제가 확인을 해 보았는데 입력 차원이 변경되지 않고 파라미터 개수도 맞습니다.

깃허브 코드를 코랩에서 실행해서 직접 확인하실 수 있습니다.

https://github.com/rickiepark/hm-dl/blob/main/03-2.ipynb

혹시 다른 이상한 점이 발견되시면 언제든지 알려 주세요.

감사합니다!

2025년 9월 28일 (일) 오후 4:56, Korea Cider (HKCDcuber) <hkcd...@gmail.com>님이 작성:

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[Korea Cider (HKCDcuber)]

답변 감사합니다!!!

코랩에서는 정상 작동하는 것을 확인하였습니다. 

제가 VScode로 실습을 진행 중인데,

x = layers.Rescaling(1.0 / np.sqrt([0.229, 0.224, 0.225]))(x)

위 과정에서 output이 (None, 224, 224, 3) 이 아니라  (None, 224,224,1)로 나왔습니다.

구체적인 원인은 잘 모르겠으나, 로컬로 실행했을 때 결과가 다르게 나오는 점이 흥미롭네요...!

혹시 이러한 차이가 발생하는 원인으로 어떤 것이 있을까요?

2025년 9월 28일 일요일 오후 9시 0분 9초 UTC+9에 Haesun Park님이 작성: