Vision Transformer 구현 — TensorFlow/Keras로 손글씨(MNIST) 분류하기

데보션2026년 8월 26일

두줄요약

Vision Transformer를 TensorFlow/Keras로 구현해 MNIST 손글씨 분류 과정을 단계별로 설명했습니다. 데이터 전처리부터 패치화, 어텐션, 인코더, 분류까지 텐서 흐름과 구현 포인트를 정리했습니다.

Transformer를 이미지 분류에 적용한 Vision Transformer를 MNIST 손글씨 분류 예제로 단계별 구현
이미지 정규화, 패치화, 패치 임베딩, CLS 토큰, 위치 임베딩, Multi-Head Self-Attention, Encoder 블록, 풀링, 분류 헤드 흐름 정리
TensorFlow/Keras 기준으로 텐서 모양 변화와 핵심 연산을 함께 설명
x_test 전처리 누락, LayerNormalization 재사용, CLS 토큰 설계 차이 등 구현상의 수정 포인트 포함

#Vision Transformer 주제를 이어서 읽기

Vision Transformer의 기본 구조와 핵심 임베딩 요소를 중심으로 동작 원리를 정리했습니다. 또한 CNN 대비 장단점과 대규모 사전학습의 필요성도 함께 설명했습니다.

2026년 10월 24일

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