파이토치로 32x32 3차원 이미지 데이터셋으로 학습 하려고 하는데 어떤 구조로 만들어야 학습이 잘될까?
dropout()함수는 어디에서 사용해야 효과가 좋을까?
pooling은 언제해야 좋을까? 작은 이미지를 맥스풀링하면 효과가 잇나?
왜 히든레이어를 늘렸는데 성능이 떨어질까?
각 각의 은닉층들의 노드 개수를 줄여나가는게 좋은가? 아니면 은닉층들의 노드 수를 똑같이하는게 좋은가?
히든레이어, 드롭아웃, 풀링 건드려서 돌려보니까 성능이 드롭아웃이랑 풀링 안하고 F.relu(self.nn.Linear(x,y))이거로만 돌린거랑 성능이 같게 나옴;;
