Pytorch Lightning + Wandb을 활용하여 mnist 예제 살펴보기
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PyTorch Lightning은 PyTorch 코드를 구성하고 분산 훈련 및 16-비트 정밀도와 같은 고급 기능을 쉽게 추가할 수 있는 래퍼입니다.
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PyTorch Lightning은 PyTorch 코드를 구성하고 분산 훈련 및 16-비트 정밀도와 같은 고급 기능을 쉽게 추가할 수 있는 래퍼입니다.
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ResNet에 이어 ResNeXt의 구조를 직접 구현해보았습니다. cardinality를 이용하여 split-transform-merge 기법이 핵심입니다.
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잔차 유닛을 정의한 후, ResNet의 구조를 직접 구현해보았습니다.
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LeNet은 1998년 Yann LeCun의 논문 ‘Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition’에 기재된 가장 기본적인 CNN 구조입니다. 이를 이해하고 파이토치로 구현해보았습니다.
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ResNet은 원래 ImageNet 경진대회를 위해 디자인되었습니다. 하지만 본 코드는 Fashion MNIST에 맞추기 위해 input과 output 층을 바꿨습니다, Method: Pytorch
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Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Method: Pytorch