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CNN | Xmind AI

📅 오늘의 E2E 타임라인 (총 5시간)

0. 준비 (10분)

• [x] 깃허브 새 레포지토리 생성 (ex: cnn-vit-comparison)
• [x] PyTorch, matplotlib, tqdm 등 환경 세팅

1. 논문 이해 및 마인드맵 (40분)

• [x] CNN 구조 복습 (LeNet, VGG, ResNet Level)
• [ ] ViT 핵심 구조 복습 (Patch Embedding, Encoder Block, Classification Head)
• [ ] CNN과 ViT의 차이를 한 눈에 보는 마인드맵 (계층, 흐름, 장단점) 작성

2. CNN 구현 (40분)

• [ ] LeNet5 기반 간단 CNN 구현
• [ ] 데이터셋은 MNIST / CIFAR-10 중 하나 선택
• [ ] Training loop 작성 및 중간 커밋 (ex: 'feat: basic CNN implemented')

3. ViT 구현 (2시간)

• [ ] Patch Embedding (Conv or Reshape 방식)
• [ ] Transformer Encoder Block (Multi-head Self-Attention, MLP, LayerNorm, Residual)