pytorch를 이용한 딥러닝을 배우고 있는데,
transforms.RandomResizedCrop(224)
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
transforms.Resize(256) 이나
nn.Conv2d(-, -, -)
nn.Linear()
nn.Embedding()
nn.LSTM() 등등
이런 것들의 () 안에 있는 변수들은 무엇을 보며 정하는 걸까요?
대충 어떤 의미들을 가지고, 변수에 따라 어떻게 작동하는 지는 알아가고 있는데,
직접 층을 만들고, 직접 변수들을 부여할 때는 어떤 식으로 계산하여 결정하는지 궁금해서요.
데이터들을 보며 각각 계산하는 방법이 있는 것일까요?
아니면, 대략적인 감으로 넣어주며 계속해서 최적화를 위해 변형해주는 것일까요?
