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211118 멘토링
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- 면접 질문에 대한 토론
- 고려해야할 사향을 모두 고려하면서, 어떻게 수렴가능한지를 여부 언급하기
- Traing Dataset
- 네트워크 구조
- Loss function
- Optimizer
- 주어진 Loss가 RMSE Loss이므로 Loss에 특성 차이 이해하기
- 회귀 유형: MAE, MSE, RMSE
- 분류 유형: BCE, Categorical Cross-entropy
- 간소화 해서 반례를 식으로 들면 좋을 것 같음
- 각 축으로 움직였을 때 감소하더라도 동시에 움직였을 때 증가할 수 있음
- 논문 읽는것만큼은 꼭 하는 것을 권장한다!!
- 이것 만큼은 소홀히 하지 않아야 한다고 생각한다!
- 이는 엔지니어와 리서처에 관계없이 모두에게 중요!
- 최종 프로젝트: 다국어 채팅 어플
- 언어를 몇 개 사용할 것인지
- 경량화의 경우 서버에서 모델을 돌리겠지만, inference 과정에서의 경량화를 신경써야 할 것
- 경량화와 서빙에 포커스를 두는 것을 추천
- 라인에서 시도하고 있는 것들을 가져와서 보면 좋을 것 같음
- 가장 최근 나온 논문을 구현하기만 해도 End-To-End를 재현하는 것 자체로 유의미함

다음 멘토링 준비
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