PyTorch Lightning + Weights & Biases: MNIST 실험 템플릿 자동화
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Lightning Module·Trainer 구조로 학습 루프/로깅 추상화하고 W&B 연동으로 실험 추적·메트릭 시각화 자동화하는 워크플로
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Lightning Module·Trainer 구조로 학습 루프/로깅 추상화하고 W&B 연동으로 실험 추적·메트릭 시각화 자동화하는 워크플로
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Split-Transform-Merge·grouped conv(cardinality) 설계를 ResNet과 비교 구현하며 파라미터 증가 없이 표현력 높이는 원리 분석
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Bottleneck 구조 채널 압축·확장, identity/다운샘플 경로와 layer 스택 구성을 직접 코드로 구현해 깊은 네트워크 학습 안정 원리 이해
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LeNet-5 계층(Conv·Subsampling·FC) 흐름을 CIFAR10에 적용하며 증강·학습 루프·역전파 과정을 PyTorch로 단계 구현
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ResNet 잔차 블록 개념과 layer 동결·부분 해제·맞춤 Linear 헤드 교체·학습률 전략으로 소규모 FashionMNIST를 효율 미세조정
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ImageNet 우승 모델 AlexNet의 LRN·드롭아웃·데이터 증식 아이디어를 Fashion/CIFAR 예제로 PyTorch로 모듈별 분해 구현