스팸 분류기로 쓰기와 정리
훈련을 마친 모델에 새 문자를 넣으면 뭐라고 답할까요?
쓰는 순서
문자 한 통이 답이 되기까지
훈련할 때와 같은 순서로 준비해서 넣습니다. 길이도 훈련 때와 같은 120칸에 맞춥니다.
채움 토큰이 끝에 와도
마지막 칸은 앞을 전부 봅니다
짧은 문자는 뒤쪽 빈자리를 채움 토큰으로 메웁니다(10강의 패딩). 마지막 칸도 채움 토큰이지만, 앞의 글을 모두 보고 나온 점수라서 그 줄을 읽으면 됩니다.
칸 수는 줄여서 그렸습니다. 실제로는 120칸입니다.
문자 ①
당첨 문자는 스팸
1편에서 질문을 따라 쓰기만 했던 그 문자입니다. 이번에는 스팸이라고 답합니다.
문자 ②
저녁 약속 문자는 정상
평범한 약속 문자는 정상이라고 답합니다. 두 통 모두 옳게 가려냈습니다.
실습 코드는 정상을 '스팸 아님'이라는 글로 내보냅니다.
보관
가중치를 파일로 남깁니다
훈련으로 고친 가중치를 파일 하나에 저장합니다. 다음에는 훈련 없이 불러와서 바로 씁니다.
review_classifier.pth는 실습에서 쓴 파일 이름입니다.
11강 정리
이어 쓰는 모델이 분류기가 되기까지
다음 강의
정해 둔 답 대신 말로 시킨 일을 하게 하려면?
12강에서는 지시를 따르도록 훈련할 데이터를 만듭니다.
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