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굴러가는 분석가의 일상

[CNN] 합성곱 신경망 Pytorch 구현

※ 본 게시물은 MNIST 데이터를 기반으로 합성곱 신경망(CNN)을 구현하도록 해보겠습니다. 앞서 CNN은 크게 아래와 같은 구성 요소로 이루어져있습니다. Convolution Layer(합성곱 층) : 이미지 특성 추출 Pooling Layer(풀링 층) : 이미지의 특성 축약 → 주로 Max-Pooling 사용 Fully Conntected Network Layer(완전연결 신경망) : 추출 및 축약된 특징(=n차원)의 데이터를 1차원의 데이터로 변환하며, Softmax 활성화 함수를 통해 Multi-class 아웃풋 도출 📌 Import Library import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transform..
Computer Vision 2024. 2. 21. 20:29
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