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초록

한국어

딥러닝프레임워크는현재에도계속해서발전되어가고있으며, 다양한프레임워크들이존재한다. 딥러닝의대표적인프레임 워크는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 있다. 딥러님 프레임워크는 이미지 학습을 통해 이미지 분류에서의 최적화 모델을 이용한다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 인식 분야에서 가장 많이 사용하고 있는 TensorFlow와 PyTorch 프레임워크를 활용하 여 이미지 학습을 진행하였으며, 이 과정에서 도출한 결과를 비교 분석하여 최적화된 프레임워크을 알 수 있었다.

영어

Deep learning frameworks are still evolving, and there are various frameworks. Typical deep learning framewor ks include TensorFlow, PyTorch, and Keras. The Deepram framework utilizes optimization models in image classific ation through image learning. In this paper, we use the TensorFlow and PyTorch frameworks, which are most wide ly used in the deep learning image recognition field, to proceed with image learning, and compare and analyze the results derived in this process to know the optimized framework. was made.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 딥러닝 프레임워크
2.1 Tensoflow
2.2 PyTorch[5]
3. 제안하는 방법
3.1 분석 환경
3.2 데이터 수집
3.3 이미지 학습
4. 이미지학습 프레임워크 비교분석
5. 결론
참고문헌

저자

• 김종민 [ jong-min Kim | 동신대학교 정보보안학과 ]
• 이동휘 [ Dong-Hwi Lee | 동신대학교 정보보안학과 ] 교신저자

참고문헌