-
기간: 2023년 1월부터 ~ 2월
-
장소: 알파코 딥러닝 부트캠프
-
method 데이터: MNIST
1)웹: flask로 구성하여 Serving 하였음.
2)딥러닝: VIT 모델 사용
-
결과:
-
고찰: 느낌점은, CNN으로는 0~9 이미지의 학습 성능이 잘 나왔지만 transform을 어떻게 주냐에 따라서 성능을 감소시키는 기법들이 뭐인지 리포트하고 싶었다.
-
reference: Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks." Advances in neural information processing systems 25 (2012).