PyTorch로 FashionMNIST 데이터셋 로드 및 레이어 시각화하기
데이터셋 로딩 및 탐색
이 노트북에서는 Fashion-MNIST 데이터셋을 로드하고, 이미지와 레이블의 구조를 분석합니다. 모델 개발 전에 데이터를 직접 확인하는 것은 매우 중요하며, 이는 이미지의 크기, 색상 구성, 레이블 분포 등을 이해하는 데 도움이 됩니다.
PyTorch는 내장된 데이터셋 클래스를 제공하며, 그 중 하나인 FashionMNIST는 이미 data/ 폴더에 다운로드되어 ...
7월 31일 22:09에 게시됨
Matplotlib을 활용한 고급 그래프 레이아웃 기법
그래프 객체 설정
Matplotlib에서 그래프의 기본 크기는 6.4×4.8인치이며, 이는 약 16.3cm × 12.2cm에 해당합니다. plt.figure(figsize=(width, height))를 사용하면 원하는 크기로 캔버스를 생성할 수 있습니다. 여기서 figsize는 인치 단위의 튜플로 지정합니다.
해상도 조절
기본 해상도(dpi)는 100으로 설정되어 있으며, 이를 변경하려면 다음 코드를 사용할 수 있습 ...
7월 23일 06:24에 게시됨
데이터 분포 시각화: 바이올린 플롯의 이해와 파이썬 구현
바이올린 플롯 소개
바이올린 플롯(Violin Plot)은 데이터의 분포 형태와 밀도를 동시에 보여주는 고급 시각화 기법입니다. 이 그래프는 상자 수염 그림(Box Plot)과 커널 밀도 추정(KDE, Kernel Density Estimation)을 결합하여, 중심 경향성뿐 아니라 전체적인 분포 모양까지 직관적으로 전달합니다. 특히 다중 피크(multimodal)를 가진 데이터셋에서 그 유용성이 두드러 ...
5월 29일 00:06에 게시됨