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Abstract이 연구는 합성곱 신경망의 깊이가 대규모 이미지 인식 정확도에 미치는 영향을 조사합니다. 저자들은 3x3 크기의 매우 작은 합성곱 필터를 사용하여 네트워크 깊이를 증가시키는 여러 아키텍처를 평가했습니다. 16~19개의 가중치 층을 가진 네트워크가 이전 모델들보다 성능이 우수하다는 것을 발견했습니다. 1. Introduction컴퓨터 비전 분야에서 AlexNet 등의 원래 아키텍처를 개선하려는 여러 시도가 이루어졌습니다. 예를 들어, ILSVRC-2013의 최우수 제출물들은 첫 번째 합성곱 층의 receptive field와 stride를 줄였습니다. 또 다른 개선 방향은 이미지 전체와 여러 스케일에 걸쳐 밀도 있게 네트워크를 학습하고 테스트하는 것이었습니다. 이 논문에서는 VGG 아키텍처 ..

fashion_mnist 데이터셋을 사용하여 심층 신경망을 직접 구현해 보겠습니다. fashion_mnist 데이터셋은 토치비전에 내장된 예제 데이터로 운동화, 셔츠, 샌들 같은 작은 이미지의 모음이며, 기본 MNIST 데이터셋처럼 열 가지로 분류될 수 있는 28x28 픽셀의 이미지 7만 개로 구성되어 있다. 데이터셋을 자세히 살펴보면 훈련 데이터는 0-255 사이의 값을 갖는 28x28 크기의 넘파이 배열이고, 레이블(정답) 데이터는 0-9 사이 정수 값을 갖는 배열입니다. 1. 라이브러리 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Vari..