Cifar-10, MNIST 같은 데이터 셋의 상위클래스를 만들고 싶습니다.

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안녕하세요. pytorch로 딥러닝을 공부하고 있는 학생입니다. 최근에 어떤 논문을 보게되었는데, 신기하게도 Cifar-10, MNIST를 두 개의 카테고리로 분류했습니다. 예를 들면, 아래와 같은 구문으로 분류하더군요.

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저도 저렇게 코드를 짜고 싶어서 여러모로 공부해봤는데도, 어느 부분에서 분류를 하는지 도저히 감이 잡히지가 않습니다. Cifar-100과 다르게 이미 분류된 클래스인 데이터 셋의 상위클래스를 만드려면 어느 부분에서 시작해야 하는지 여쭈어보고 싶습니다.

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안녕하세요 @jjoon0928 님.

MNIST나 CIFAR-10 등과 같이 10개의 Class로 분류된 데이터셋을 2개(또는 5개)의 Class로 다시 분류하고 싶으신 것이 맞을까요?
그렇다면, Dataset class에서 label을 반환할 때 위 표의 Semantics와 같은 기준으로 다시 label을 변환하도록 하면 어떨까요?

예를들어, MNIST Dataset의 구현을 살펴보면, 대략

  1. __init__() 함수에서는 데이터를 가져온 뒤,
  2. _load_data() 함수를 불러 image와 label을 반환하여 갖고 있다가
  3. __get_item__() 함수에서 각각 transform을 한 뒤 반환하고 있습니다.

이 과정에서 label을 처리하기 위한 target_transform() 함수를 사용하고 있으며, 이 함수는 MNIST Dataset을 선언할 때 지정하는 인자 중 하나이기도 합니다.

    def __getitem__(self, index: int) -> Tuple[Any, Any]:
        """
        Args:
            index (int): Index
        Returns:
            tuple: (image, target) where target is index of the target class.
        """
        img, target = self.data[index], int(self.targets[index])

        # doing this so that it is consistent with all other datasets
        # to return a PIL Image
        img = Image.fromarray(img.numpy(), mode="L")

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        if self.target_transform is not None:
            target = self.target_transform(target)

        return img, target

아래 MNIST Dataset 문서에도 해당 인자에 대한 설명이 있습니다.
https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.datasets.MNIST.html#torchvision.datasets.MNIST

target_transform (callable, optional) – A function/transform that takes in the target and transforms it.

따라서, >=5, mod 2, prime 등의 Semantics에 따라 적절한 target_transform() 함수를 작성하여 Dataset 선언 시 제공하면 될 것 같습니다.

아래 Dataset 튜토리얼에도 해당 인자에 대한 설명이 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.

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