softmax 회귀 모델을 이용한 MNIST 데이터 분류 예제 with Pytorch

저번 시간에는 nn.Module을 이용해서 softmax 회귀 모델을 구현해보았습니다. Pytorch nn.Module로 소프트맥스 회귀 모델 구현하기 드디어 진행하고 있던 공모전이 끝나서 파이토치 글을 다시 씁니다! ㅎㅎ 오늘은 pytorch의 nn.Module을 ... blog.naver.com 오늘은 softmax 회귀 모델로 MNIST 데이터 분류하기를 진행해보려고 합니다. MNIST 데이터는 분류 예제로 많이 사용되는 데이터 인데요. 이 데이터 특징에 대해 먼저 알아보고 예제를 살펴봅시다. ** 본 포스팅은 pc버전에 최적화되어 있습니다. 1. MNIST 데이터 손글씨 데이터셋 0~9 이미지로 구성된 손글씨 데이터셋 60000개의 훈련 데이터, 레이블 (X, y) 10000개의 테스트 데이터, 레이블 (X, y) 28*28 픽셀 이미지 → 이후, 28*28=784 픽셀 각 이미지를 총 784의 원소를 가진 벡터로 만들어줌. → 784개의 feature를 가진 sample이라...

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