자동차, 새, 고양이, 사슴 등 10가지 종류의 컬러 이미지 데이터(CIFAR-10) 분류하기이미지 크기 : 32 x 32 x 3(RGB 3채널) 이번 시간에는 정형 데이터가 아닌, 비정형 데이터(이미지 데이터)를 가지고 멀티 클래스를 분류하는 작업을 할 것이다! 비정형 데이터를 MLP에 학습 시키기 위해선 아래 작업이 우선시 되어야 한다!이미지 불러와서 MLP의 입력 형태로 바꿔주기정규화 해주기불러온 이미지 벡터 -> 1차원으로 Flatten 시키기 데이터 불러오기Compose : 여러개를 하나로 묶어서 순차대로 실행하도록 하는 객체ToTensor : 파이토치에서 처리하는 이미지 형식으로 만들어 주기Normalize : 평균 0이 되도록 정규화 실행(Lamda x : x.view -1) : 1차원으로..
