오늘은 "특별히" CNN 모델의 근본인 LeNet5를 Pytorch를 활용해서 구현해볼려고 합니다 최근 머신러닝을 sklearn없이 구현하고 있는 개인만의 프로젝트를 하고 있는데 추가 적인 개인 프로젝트로 DL 모델들로 직접 구현해보려고 한다 논문 링크 : http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf 오늘 구현해볼 논문은 98년도에 나온 CNN의 아버지 LeNet-5이다 (근본 중에 근본) LeNet- 5 기본 구조 (LeNet-5 Architecture) 98년도에 나온 모델이므로 구조는 상당히 단순하다 *전체적인 구조* 3개의 Convolutions layer - 2개의 Subsampling layer - 1개의 fc레이어 [활성화 함수..

더보기 1989년 'Backpropagation applied to handwritten zip code recognition, LeCun, 1989'을 시작으로 CNN의 이론적 토대가 완성되었다. 이는 1998년 'LeNet'으로 연결 되었으나 당시의 하드웨어적인 한계 때문에 큰 모델을 사용하기 힘들었다. 그런 중 2012년 LeNet을 발전시킨 AlexNet이 나오게 되고 GPU를 사용한 모델 학습이 가능해짐으로써 본격적인 CNN의 시대가 개막하게 되었다. ✅본격적인 시작에 앞서서 간단히 살펴 보는 CNN - 많고 많은 신경망 모델 가운데 왜? 이미지는 CNN인가? CNN을 사용하기 이전에도 MLP(다층 신경망)를 사용하여 이미지를 학습할 수 있었다. 그러나 이는 이미지를 flat하게 풀어서 사용하였..