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      "content": "## Files\n\n*   **TRAIN** - the training set\n    - buildings\n    - forest\n    - glacier\n    - mountain\n    - sea\n    - street\n\n\n*   **TEST** - the test set\n\n## Columns\n\n*   `name` - test image file name\n*   `label` - category : { \"buildings\" , \"forest\" , \"glacier\" , \"mountain\" , \"sea\" , \"street\" }\n",
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      "content": "# 합성곱 신경망을 구축하여 Image classification을 진행해봅시다.\n\n본 Task에서 별도의 csv 파일은 제공되지 않으며 , 모델을 훈련시키기 위한 image data와 그에 해당하는 label을 담아줄 DataLoader를 직접 구축하셔야 합니다.\n\n특히 Computer vision 랩실에서 연구활동을 진행하려면 이미지와 같은 비정형 데이터를 다루는 것에 대하여 손 쉽게 처리할 수 있어야 합니다.\n\nModel 같은 경우는 VGG , ResNet 등등 대표적인 Network를 사용해도 좋고 직접 convolution layer 설계해서 만들어도 좋습니다.\n\n**Loader 구축시 torchvision.datasets.ImageFolder 함수의 사용을 금합니다.**\n\n\n## Baseline\ntransform = transforms.Compose([\n        transforms.ToTensor(),\n        transforms.Resize((224,224)),\n        transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))])\n\nbatch_size=64\n\nmodel = torchvision.models.vgg16_bn(pretrained=True)\n\noptimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9)\n\nTotal_Epoch = 25",
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