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오탈자 수정 #1069

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오탈자 수정 #1069

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10 changes: 5 additions & 5 deletions beginner_source/transfer_learning_tutorial.py
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Expand Up @@ -16,7 +16,7 @@
실제로 충분한 크기의 데이터셋을 갖추기는 상대적으로 드물기 때문에,
(무작위 초기화를 통해) 맨 처음부터 합성곱 신경망(Convolutional
Network) 전체를 학습하는 사람은 매우 적습니다. 대신, 매우 큰 데이터셋(예.
100가지 분류에 대해 120만개의 이미지가 포함된 ImageNet)에서 합성곱
100가지 분류에 대해 120만 개의 이미지가 포함된 ImageNet)에서 합성곱
신경망(ConvNet)을 미리 학습한 후, 이 합성곱 신경망을 관심있는 작업
을 위한 초기 설정 또는 고정된 특징 추출기(fixed feature extractor)로 사용합니다.

Expand Down Expand Up @@ -56,7 +56,7 @@
#
# 데이터를 불러오기 위해 torchvision과 torch.utils.data 패키지를 사용하겠습니다.
#
# 여기서 풀고자 하는 문제는 **개미** 와 **벌** 을 분류하는 모델을 학습하는 것입니다.
# 여기서 풀고자 하는 문제는 **개미**\와 **벌**\을 분류하는 모델을 학습하는 것입니다.
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@hyoyoung hyoyoung May 3, 2026

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여기서 \는 없애는게 좋겠습니다. 기존에도 띄어쓰기로 해결한 부분이고 text뒤에는 붙여써도 이상없이 warning이 없을것입니다

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@imyeyun imyeyun May 8, 2026 •
edited
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피드백 감사합니다! 띄어쓰기로 해결했을 때 '개미 와 벌 을' 로 처리되어 이를 '개미와 벌을' 로 붙이고자하여 \를 붙였었는데 이때 \ 없이 붙였을때 볼드체를 위한 **표시가 나타나 해당 방식으로 처리했었습니다. 그냥 기존 띄어쓰기로 해결하도록 두는 것이 좋을까요?

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@hyoyoung hyoyoung May 10, 2026

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이건 말씀해주신대로 붙여서 쓰는게 낫겠네요 \가 있어야할 상황같습니다

# 개미와 벌 각각의 학습용 이미지는 대략 120장 정도 있고, 75개의 검증용 이미지가
# 있습니다. 일반적으로 맨 처음부터 학습을 한다면 이는 일반화하기에는 아주 작은
# 데이터셋입니다. 하지만 우리는 전이학습을 할 것이므로, 일반화를 제법 잘 할 수 있을
Expand All @@ -65,7 +65,7 @@
# 이 데이터셋은 ImageNet의 아주 작은 일부입니다.
#
# .. Note ::
# 데이터를 `여기 <https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip>`_
# 데이터를 `여기 <https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip>`_\
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Member

@hyoyoung hyoyoung May 3, 2026

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줄 바꿈이 없을때는 링크 뒤에 \가 필요한데 이 경우에는 줄바꿈이 있어서 필요없습니다

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@imyeyun imyeyun May 8, 2026

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피드백 감사합니다! 코드에서는 줄 바꿈이 되어있지만 화면 상에서는 줄 바꿈이 되지 않아 아래 화면처럼 '여기 에서'로 보이는 상황이어서 수정을 진행하였었습니다. 원문처럼 그대로 두는 것이 낫다면 다시 수정 진행하겠습니다!!
image

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Member

@hyoyoung hyoyoung May 10, 2026

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이거는 원본 문서를 보고 확인 부탁드립니다

# 에서 다운로드 받아 현재 디렉토리에 압축을 푸십시오.

# 학습을 위해 데이터 증가(augmentation) 및 일반화(normalization)
Expand Down Expand Up @@ -272,7 +272,7 @@ def visualize_model(model, num_images=6):
# 학습 및 평가하기
# ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
#
# CPU에서는 15-25분 가량, GPU에서는 1분 이내의 시간이 걸립니다.
# CPU에서는 15-25분가량, GPU에서는 1분 이내의 시간이 걸립니다.
#

model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,
Expand Down Expand Up @@ -320,7 +320,7 @@ def visualize_model(model, num_images=6):
# 학습 및 평가하기
# ^^^^^^^^^^^^^^^^^
#
# CPU에서 실행하는 경우 이전과 비교했을 때 약 절반 가량의 시간만이 소요될 것입니다.
# CPU에서 실행하는 경우 이전과 비교했을 때 약 절반가량의 시간만이 소요될 것입니다.
# 이는 대부분의 신경망에서 경사도를 계산할 필요가 없기 때문입니다. 하지만,
# 순전파는 계산이 필요합니다.
#
Expand Down