# 합성곱 신경망을 구축하여 Image classification을 진행해봅시다.

본 Task에서 별도의 csv 파일은 제공되지 않으며 , 모델을 훈련시키기 위한 image data와 그에 해당하는 label을 담아줄 DataLoader를 직접 구축하셔야 합니다.

특히 Computer vision 랩실에서 연구활동을 진행하려면 이미지와 같은 비정형 데이터를 다루는 것에 대하여 손 쉽게 처리할 수 있어야 합니다.

Model 같은 경우는 VGG , ResNet 등등 대표적인 Network를 사용해도 좋고 직접 convolution layer 설계해서 만들어도 좋습니다.

**Loader 구축시 torchvision.datasets.ImageFolder 함수의 사용을 금합니다.**


## Baseline
transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Resize((224,224)),
        transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))])

batch_size=64

model = torchvision.models.vgg16_bn(pretrained=True)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9)

Total_Epoch = 25