파이토치 Convolutional Neural Network (CNN)을 사용한 MNIST 예제

파이토치(PyTorch)는 딥러닝 라이브러리 중 하나로, CNN을 사용한 이미지 분류 등 다양한 딥러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 이 강의에서는 MNIST 데이터셋을 사용하여 간단한 CNN 모델을 만들어보고 학습하는 예제를 살펴봅니다.

1. 데이터 준비

MNIST 데이터셋은 손글씨 숫자 이미지로 이루어져 있으며, 0부터 9까지의 숫자를 분류하는 작업에 많이 사용됩니다. PyTorch에서는 torchvision 라이브러리를 사용하여 MNIST 데이터셋을 손쉽게 불러올 수 있습니다.

2. 모델 구성

간단한 CNN 모델을 만들기 위해 Convolutional layer, Pooling layer, Fully connected layer 등을 사용합니다. 이 예제에서는 간단한 CNN 아키텍처를 이용하여 MNIST 데이터셋을 분류하는 모델을 만들어볼 것입니다.

3. 모델 학습

모델을 학습하기 위해 Loss function과 Optimizer를 정의하고, 데이터를 반복적으로 학습시킵니다. 최적의 파라미터를 찾기 위해 모델이 예측한 값과 정답을 비교하며 오차를 최소화하는 방향으로 학습합니다.

4. 결과 확인

모델이 학습을 마치면, 테스트 데이터를 이용하여 모델의 성능을 확인할 수 있습니다. 정확도(Accuracy)나 Confusion Matrix 등을 통해 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.