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지난 포스팅에서는 PyTorch를 활용한 심층신경망(DNN) 모델 학습에 대한 코드를 알아보았다.이번 포스팅에서는 이미지 분석을 위한 합성곱신경망(CNN) 모델을 생성하고 학습하는 코드를 알아보도록 하겠다.  CNN 모델 구축과 학습 과정은 아래 순서대로 진행한다.필요한 라이브러리/패키지 불러오기연산을 수행할 장치(CPU or GPU) 설정데이터 불러오기CNN 모델 생성 및 파라미터 정의모델 학습 및 평가 1. 라이브러리/패키지 불러오기import numpy as np # 넘파이 배열import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 그리기import torchimport torch.nn as nn # 딥러닝 모듈from torch.autograd import Variable # 자동 ..

다층 퍼셉트론(MLP), 심층신경망(DNN)에 이어 이번 포스팅에서는 컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 알아보고자 한다.  1. 컨볼루션 신경망 (Convolution Neural Network) 이란? CNN은 영상 자료로부터 패턴인식을 하는데 이용되는 end-to-end 방식의 딥러닝 기법이다.  end-to-end 방식이란 feature 추출부터 분류까지 전체적인 과정을 하나의 모델로 수행 가능한 알고리즘을 뜻하는데,CNN 이전에 사용하던 영상 분류 알고리즘에는 사람이 직접 feature를 선택하는 hand-crafted feature 추출 과정이 포함되어 있었다. 이러한 방법은 얼마나 좋은 feature를 선택하냐에 따라 성능이 크게 좌우된다는 단점이 존재했고, hand-crafted feature..