딥러닝 공부방

이번 포스팅에서는 DenseNet을 파이토치로 구현하고 학습까지 해보겠습니다! 작업 환경은 Google Colab에서 진행했습니다. 논문 리뷰는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. [논문 읽기] DenseNet(2017) 리뷰, Densely Connected Convolutional Networks 이번에 읽어볼 논문은 DenseNet, 'Densely Connected Convolutional Networks'입니다. DenseNet은 ResNet과 Pre-Activation ResNet보다 적은 파라미터 수로 더 높은 성능을 가진 모델입니다. DensNet은 모든.. deep-learning-study.tistory.com 전체 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다. 모델을 구현하기 전에, co..

이번에 구현해볼 모델은 PreAct-ResNet입니다. 논문 리뷰는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. [논문 읽기] Pre-Activation ResNet(2016) 리뷰, Identity Mappings in Deep Residual Networks 이번에 소개할 논문은 Pre-Activation ResNet, Identity Mappings in Deep Residual Networks 입니다. ResNet은 skip connection을 활용해 신경망이 수렴이 잘 되도록 하여 층을 깊게 쌓아 정확도를 높인 모델.. deep-learning-study.tistory.com 전체 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다. 1. 데이터셋 불러오기 데이터셋은 torchvision 패키지에서 제공하는 ST..

이번 포스팅에서는 PyTorch로 ResNet을 구현하고 학습까지 해보겠습니다. 논문 리뷰는 여기에서 확인하실 수 있습니다. [논문 읽기] ResNet(2015) 리뷰 이번에 읽어볼 논문은 ResNet, 'Deep Residual Learning for Image Recognition' 입니다. ResNet은 residual repesentation 함수를 학습함으로써 신경망이 152 layer까지 가질 수 있습니다. ResNet은 이전 lay.. deep-learning-study.tistory.com 전체 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다. github.com/Seonghoon-Yu/paper-implement-in-pytorch 작업 환경은 구글 코랩에서 진행했습니다. 1. 데이터셋 불러오기 데..

이번 포스팅에서는 GoogLeNet(Inception-v1)을 파이토치로 구현하고 학습까지 해보겠습니다. 논문 리뷰는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. [논문 리뷰] GoogLeNet (2014) 리뷰와 파이토치 구현 공부 목적으로 논문을 읽어보고 요약한 뒤에 파이토치로 구현해보았습니다 이번에 공부할 논문은 'Going deeper with convolutions' (GoogLeNet)입니다. LeNet-5를 시작으로 CNN은 이미지 분류에서 일반적 deep-learning-study.tistory.com 전체 코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다! 스타도 부탁드리겠습니다! 1. 데이터셋 불러오기 데이터셋은 torchvision 패키지에서 제공하는 STL10 dataset을 이용합니다. STL10 ..