합성곱 네트워크 구축하기
여러분은 일기예보 시스템을 만드는 팀에 속해 있어요. 이 시스템의 일부로, 하늘 사진을 촬영하기 위해 여러 위치에 카메라를 설치할 예정입니다. 여러분의 과제는 사진 속 다양한 구름 종류를 분류하는 모델을 구축하여, 접근 중인 기상 전선을 빠르게 파악할 수 있도록 하는 것입니다.
여러분은 합성곱 기반 이미지 분류기를 만들기로 했어요. 모델은 두 부분으로 구성됩니다:
- 입력 이미지에서 특징 벡터를 학습하는 특징 추출기(feature extractor),
- 학습된 특징을 바탕으로 이미지의 클래스를 예측하는 분류기(classifier).
torch와 torch.nn as nn은 이미 임포트되어 있으니, 바로 시작해 볼까요!
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 Intermediate Deep Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
class Net(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super().__init__()
# Define feature extractor
self.feature_extractor = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ELU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
____,
____,
____,
____,
)