CNN MNIST Classifier

데모 샘플은 0..9 클래스로 패키징됩니다. 기본 로드는 클래스당 10장(총 100장)입니다.

클래스당 +10 추가로 20, 30, 40, 50까지 확장(최대 500장).

빠른 실험과 클래스 균형을 위해 설계되었습니다.

모델은 10-way softmax 분포를 출력합니다.

$$\hat{y}_c = \frac{e^{z_c}}{\sum_{k=0}^{9} e^{z_k}}, \quad L = -\frac{1}{N}\sum_i\sum_{c=0}^{9} y_{ic}\log(\hat{y}_{ic})$$

학습률, 배치 크기, 옵티마이저, 아키텍처를 조절해 속도/안정성을 균형화하세요.