AI 요약관련 정보

• PyTorch를 사용하여 Vision Transformer (ViT) 모델을 처음부터 구축하고 CIFAR-10 데이터셋으로 이미지 분류를 수행하는 과정을 다룹니다. 🛠️
• ViT는 NLP 트랜스포머의 인코더 아키텍처를 활용하며, 이미지를 패치로 분할하는 것은 텍스트 토큰화와 유사합니다. 🖼️
• 이미지 패치를 1D 벡터로 평탄화하고 선형 투영 레이어를 통해 패치 임베딩을 생성합니다. 📏
• 트랜스포머는 순서 개념이 없으므로, 공간 정보를 보존하기 위해 패치 임베딩에 위치 임베딩을 추가합니다. 📍
• 전체 이미지를 대표하고 분류에 사용되는 학습 가능한 CLS 토큰을 시퀀스 앞에 추가합니다. 🏷️
• Multi-Head Attention, Add & Norm, Feed Forward로 구성된 표준 트랜스포머 인코더 레이어를 사용합니다. 🧠
• 최종 CLS 토큰의 출력을 MLP와 Softmax로 구성된 분류 헤드에 전달하여 최종 클래스 확률을 예측합니다. 🎯
• 데이터 전처리, 데이터 증강(수평 뒤집기, 무작위 자르기), 모델 훈련(10 에포크), 예측 기능 구현 등 실습 과정을 포함합니다. 📈
• NLP 트랜스포머와 ViT의 용어(토큰 vs 패치, 토큰 ID vs 패치 인덱스, 토큰 임베딩 vs 패치 임베딩)를 비교하여 개념을 명확히 합니다. ↔️
• 이 과정은 CNN에서 트랜스포머로의 전환을 돕고, 이미지 분류에 대한 실용적인 경험을 제공합니다. 🚀