고양이 두 잔

목차 지난 글에선 기초적인 MLP를 이용한 집값 예측 모델을 만들어 보았다. 이번 글에서는 컴퓨터 비전 쪽으로 넘어와서 CNN을 이용해 CIFAR-10 데이터셋을 학습하고, 테스트 데이터를 분류하는 코드를 구현해 보겠다. 참고로 CIFAR-10은 10가지 클래스(예: 자동차, 개, 새 등)의 컬러 이미지를 포함한 데이터셋이며, 딥러닝에서 CNN은 이미지 데이터의 특성을 잘 학습하기 때문에 이미지 분류 문제에 자주 사용된다. 사실 구현이라기 보단 학습 코드를 뜯어보는 것에 가깝기 때문에, 별 새로운 내용은 없다. 선 요약 먼저 오늘 뜯어볼 코드와 결과는 다음과 같다:import torchimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transform..