사이판 데이터셋은 100개의 클래스를 포함하여 다양한 이미지를 제공하며, 이전 버전보다 더 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
CNN 모델을 통해 사이판 데이터셋을 학습하고, 이미지 분류 문제를 해결하는 방법에 대해 설명합니다.
파이토치 라이브러리 사용
시작 시간 03:40
파이토치 라이브러리를 활용하여 데이터셋을 처리하고 모델을 구축하는 방법을 소개합니다.
이미지를 딥러닝 모델에 맞게 리사이즈하는 방법과 그 중요성에 대해 다룹니다.
데이터 증강을 통해 모델의 일반화 성능을 높이는 다양한 기법, 예를 들어 좌우 반전 및 노멀라이제이션 등을 설명합니다.
크로스 엔트로피 손실 함수
시작 시간 16:40
크로스 엔트로피 손실 함수의 역할과 사용 방법을 설명하고, 소프트맥스와의 관계를 다룹니다.
트레이닝과 테스트 함수를 통합하여 모델의 성능을 평가하는 방법에 대해 설명합니다.
모델 하이퍼파라미터 조정
시작 시간 28:40
모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 최적화하는 방법에 대해 논의합니다.
모델이 오버피팅되는 현상과 이를 방지하기 위한 방법에 대해 설명합니다.
여러 가지 옵티마이저를 사용하여 모델 성능을 비교하고 최적의 방법을 찾는 과정에 대해 다룹니다.
