분류기 블록
다음으로 원래 VGG16 분류기를 대체할 분류기 블록을 만들어 보겠습니다. 가운데에 ReLU 활성화를 둔 완전 연결층 두 개로 구성된 블록을 사용하기로 했어요.
이전 연습 문제에서 정의한 vgg_model과 input_dim은 작업 공간에 준비되어 있으며, torch와 torchvision.models는 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 이미지 딥러닝
연습 안내
- 고양이와 개만 탐지한다고 가정하고, 클래스 수를 담는 변수
num_classes를 만드세요. nn.Sequential을 사용해 시퀀셜 블록을 만드세요.in_features를input_dim으로 설정한 선형 레이어를 만드세요.- 분류기의 마지막 레이어에 출력 피처를 추가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a variable with the number of classes
____
# Create a sequential block
classifier = ____(
# Create a linear layer with input features
____(____, 512),
nn.ReLU(),
# Add the output dimension to the classifier
nn.Linear(512, ____),
)