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11월 15일 - Coggle Diagram

- - - - implementation
      - Table
      - 구현의 핵심은 아키텍쳐(그림 아키텍쳐 또는 후면의 글로 된 아키텍쳐)
      - 논문저자의 github가 있는 경우도 있으나 코드가 대체로 흩어져있으므로, 구조에 대한 이해 선행없이 진행이 어렵다.
    - - 구현 순서
        
        shape 맞추기(matrix 형태)
        
        레이어를 통과해서 input, output을 맞춰준다(예: padding - convolution layer output 공식이 쓰여졌다.)
        
        코딩 자료에서 class~ #N, C, H, W
        
        conv1 서부터 테이블을 참조하여 작성
        
        #N, C, H, W는 실행부
        
        implementation 참조해서 we adopt~를 변형
        
        이 후 residual block을 class로 처음 class 아래 작성
        첫 논문 구현의 핵심작업 - sequential 을 벗어나 본다.
        
        implementation 참조해서 batchnorm등도 배치
        
        그 아래에는 Resnet3를 클래스로 구현
        
        이 후 residual block에 다운샘플링
        if is_donsample:
        
        그 아래에는 Resnet4를 클래스로 구현
        
        torchvision 을 이용하여 완성된 모델과 비교 후 구현도 평가
        
        torch.summary
        
        결과창을 보고 각 레이어별로 비교해가며 맞출 수 있다.
        
        만약 torchvision이 없다면 github의 저자코드를 참고할 수 밖에 없다.
        
        논문을 직접 학습에도 써서 작동하는지 확인하면 더 좋다.
  - - - sequential 확장
    - - ctrl + click
        
        다중커서
      - ctrl+d
        
        같은 단어 묶기
  - - - 핵심
        
        ResNet
        
        residual
        
        DenseNet
        
        Concatnation
        
        Senet
        
        attention
        
        더 집중하게 하기 위해 weight값을 따로 빼내는 과정
  - - - 모두연 플립 등 같이 공부하는 것을 찾아서 선정하면 될 수 있다.
    - - 다독이 핵심
      - 읽다 보면 영어는 문제가 안 된다.
      - 제목, 초록 등등 읽는 순서가 있는데, 정독도 나쁘지 않다. 익숙하면 4시간 걸린다.
      - Aiffel 졸업 하고 나서 할 일
        
        논문 구현 및 정리