논문을 바탕으로 간단하게 구현해보자! 1. Setup import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch.optim as optim import time import random import torch.backends.cudnn as cudnn seed = 2022 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) c..

구조 DenseNet 이전 Conv 구조는 input이 Layer를 통과하면 이후에는 사용되지 않지만, DenseNet에서는 이전에 입력된 input과 output을 concatenate하여 이후 모든 Layer에 concatenate 되는 방식으로 학습시키는 것이 핵심이다. input이 위의 그림처럼 모든 이후 Layer에 계속해서 적용되는 것을 확인할 수 있다. Layer는 크게 Pooling, Dense Block, Transition Layer, Classification Layer로 구성되어있다. 1. Convolution and Pooling Layer 첫 Conv Layer에서는 output channel 수를 16으로 설정하였고, 7x7 filter, stride 2를 사용하였으며 Pool..