핵심 요약 3줄성능 향상의 핵심: 데이터 증강(Augmentation)은 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 극대화하는 필수 단계입니다.효율적인 워크플로우: torchvision.transforms.Compose를 통해 전처리 과정을 하나의 파이프라인으로 묶어 관리할 수 있습니다.실무 최적화: ImageNet 기준의 정규화와 DataLoader 통합 기법을 사용하여 학습 효율을 높일 수 있습니다.1. 기본 데이터 변환 (Basic Transforms)딥러닝 모델은 고정된 크기의 수치 데이터를 입력으로 받습니다. 따라서 원본 이미지를 텐서(Tensor)로 변환하고 규격을 맞추는 과정이 필수적입니다.1.1 주요 기본 변환 함수 요약함수명설명비고Resize이미지의 크기를 지정한 (H, W)로 조정모델 입력..
