Deep Learning Academy · 강의

CNN 이미지 분류기 조립하기

합성곱-ReLU-풀링 블록으로 작동하는 모델을 만듭니다

레슨 4/413개 단계

CNN 이미지 분류기 조립하기은(는) CoddyKit의 무료 Deep Learning Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Deep Learning Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

The CNN Recipe

A classic image classifier stacks conv-ReLU-pool blocks to extract features, then ends with dense layers that predict the class.

One Building Block

Each block follows the same rhythm: a conv layer, a ReLU activation, then a pool. This is the basic conv block you repeat.

block = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2),
)

ReLU Adds Nonlinearity

Without an activation, stacked convolutions collapse into one linear step. ReLU after each conv lets the network learn complex shapes.

Stack Blocks to Go Deeper

Repeat the block, growing the channels each time. More blocks mean a wider receptive field and richer learned features.

Flatten Before the Head

After the conv blocks you have a stack of small maps. Flatten them into one vector so a dense layer can read them.

x = torch.flatten(x, start_dim=1)

The Classifier Head

A Linear layer maps the flattened features to one score per class. For ten classes, it outputs ten numbers.

head = nn.Linear(64, 10)

Define the Model

Wrap the features and head in an nn.Module. The forward method runs the convs, flattens, then the classifier.

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.features = block
        self.head = head

Write the Forward Pass

In forward, pass the image through features, flatten, and feed the head. The output is one raw score per class.

def forward(self, x):
    x = self.features(x)
    x = torch.flatten(x, 1)
    return self.head(x)

Outputs Are Logits

The head returns raw scores called logits, not probabilities. Cross-entropy loss expects exactly these raw values during training.

Pick the Loss

For multiclass images, use CrossEntropyLoss. It applies softmax internally and compares against the true label index.

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

Predict a Class

At inference, take the index of the largest logit. That argmax is the model's predicted class for the image. 🖼️

pred = logits.argmax(dim=1)

Quick Check

Let us check the order of a CNN classifier's pieces.

인터랙티브 레슨에서 답해보세요

Recap: A Working CNN

You assembled a CNN: conv-ReLU-pool blocks extract features, flatten feeds a Linear head, and argmax over logits gives the predicted class. 🎉

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코스: 30
레슨: 120

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자주 묻는 질문

“CNN 이미지 분류기 조립하기” 강의는 무료인가요?

네 — “CNN 이미지 분류기 조립하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Deep Learning Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“CNN 이미지 분류기 조립하기”에서 뭘 배우나요?

합성곱-ReLU-풀링 블록으로 작동하는 모델을 만듭니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Deep Learning Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Deep Learning Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Deep Learning Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“CNN 이미지 분류기 조립하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Deep Learning Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Deep Learning Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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