October 2024
Beginner to intermediate
340 pages
7h 38m
Korean
Content preview from 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
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248
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
9.1.2
U
-
Net
구현
이번 절에서는
1
×
28
×
28
크기의
MNIST
를 처리하는 간단한
U
-
Net
을 구현합니다. 신경망
구조는 [그림
9
-
5
]와 같습니다.
그림
9-5
이번 절에서 구현하는
U
-
Net
28x28
28x28
1 164
12864
64 64 64
14x14
14x14
128
128
128 128
conv 3x3, BatchNorm, ReLU
copy
conv 1x1
maxpool 2x2
upsample 2x2
256 256
128+256
64+128
7x7
그림에서 보듯 축소 단계와 확대 단계를 두 번씩 거칩니다. 각 단계는
2
층의 합성곱 계층으로
처리합니다. 이
U
-
Net
을 구현하기 위해 먼저 ‘합성곱 블록’을 표현하는
ConvBlock
클래스
를 구현하겠습니다.
ConvBlock
클래스는 [그림
9
-
6
]과 같이 합성곱 계층, 배치 정규화 계층,
ReLU
함수를 각각 두 번씩 처리합니다.
그림
9-6
ConvBlock
클래스에서 수행하는 처리
Conv
ConvBlock
ReLU
BatchNorm
Conv
ReLU
BatchNorm
=
다음은
ConvBlock
클래스의 코드입니다.
249
9
장
확산 모델 구현
import torch
from torch import nn
class ConvBlock(nn
.
Module):
def
__
init
__
(self, in
_