A.I. Unificated Framework

1. ResNet 관련 성능 체크
- ResNet 의 경우 Cifar-10 / Cifar-100 관련 성능이 떨어지는 것으로 나오는데, Optimizer등이나 내부 코드 버그등을 고려하여 성능이 맞게 나오는지 체크하기 바람
- 다른 ResNet 의 경우와 비교하여 Feasible 한 성능이 나오도록 체크 바람

2. ResNet 구조화
- 현재, ResNet 테스트 SW는 단순히 돌려 보기 위한 구조임
- 고로 시험용 프로그램을 별도로 프로그램 하기 바람. (즉, main 을 완전히 별개로 만들고 Resnet 관련 함수는 import 하여 사용)
- 주요 테스트 파라미터를 main 함수에서 입력 하여 테스트가 가능하도록 할 것
- 다시 말해, main 함수는 일종의 배치 파일 처럼 사용 가능하도록 만들 것
- Github 주소 다시 알려 줄 것

3. 아래 링크의 Kaggle chest-Xray 데이타를 ResNet으로 분류할 것
Chest X-Ray Images (Pneumonia) | Kaggle
- 데이터 셋을 다운 받고 Pytorch에서 학습 및 test가 가능한 데이터 셋으로 만들 것
- 이후, ResNet으로 분류할 것

4. Python Process 테스트
- 목표 : Multiprocess를 통해 여러개의 ResNet을 동시에 동작 시키는 것
- Python process 사용법을 익히고, Cifar-10 등 가벼운 데이터로 최소 2개 이상의 ResNet을 Process를 통해 동시에 구동시켜 볼 것

5. Github에 해당 내용들이 반영되도록 commit 하면서 작업 할 것