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      "content": "# The CIFAR-100 dataset\n\nThis dataset is just like the CIFAR-10, except it has 100 classes containing 600 images each. There are 500 training images and 100 testing images per class. The 100 classes in the CIFAR-100 are grouped into 20 superclasses. Each image comes with a \"fine\" label (the class to which it belongs) and a \"coarse\" label (the superclass to which it belongs).\nHere is the list of classes in the CIFAR-100:\n\n![image](https://user-images.githubusercontent.com/12128784/205030454-eb8d54bb-fd43-482a-adfa-b7eaf2c40c19.png)\n",
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      "content": "## 본 competition은 2023년 인공지능 수업 라이브 코딩을 위한 사전 응시입니다.\n- - -\n[주어진 기본 모델](https://colab.research.google.com/drive/1JigDpUyfh-UQcPrhKjjHQacpdE86EChb?usp=sharing)의 구조를 변경하고 하이퍼파라미터를 조절하여 성능을 향상시켜보고  \n훈련된 모델로 예측값을 생성하여 제출하세요.  \n- - -\n이번에 사용할 dataset은 CIFAR-100입니다.  \nCIFAR-100은 32x32픽셀의 컬러이미지(RGB) 60000개로 이루어져 있으며    \n( training set - 50000, test set - 10000 )    \n각 이미지는 100개의 클래스로 구분되어있습니다.    \n- - -\n### [중요]\n* `torchvision.models`는 절대 import할 수 없습니다.\n즉, Pretrained 모델을 사용하거나 인터넷에서 코드를 가져오면 안됩니다.\n* Pytorch 공식 문서만 열람 가능합니다.\n* 본인이 구조를 변경하여 시도한 기록을 주석으로 남겨주세요.\n* 제출시,\n  * .csv 파일을 캐글에 submit 하고\n  * Team 탭에서 팀이름을 자신의 학번(ex. 20221234)으로 변경하세요.\n  * 작성하신 ipynb 파일은 14주차 \"라이브 코딩 사전 응시 ipynb 파일 제출\" 과제 게시판에 업로드 하시면 됩니다.",
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