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ResNet(2015) 구조 리뷰

저번 GoogleNet에 이은 ResNet구조이다. 이전 VGGNet은 19층이상 쌓지 못했고 GoogleNet도 20층가까이 쌓았지만 그 범위에서 크게 벗어나지 못했다. 그 이유는 gradient vanishing 문제가 발생했기 때문에 깊게 쌓아도 성능이 안나왔기 때문이다. GoogleNet에서는 그나마 중간중간 분류기를 설치하여 훈련할 때 이러한 문제점을 조금이나마 해결했고 이는 몇층이상더 쌓을 수 있는 성과를 냈다. 그리고 GoogleNet보다 효과적으로 문제를 처리한 것이 ResNet이며 Imagenet대회에서 96.43%의 정확도를 기록했다. ResNet의 기본 구조는 다음과 같으며 층의 깊이가 훨씬 늘어났음을 알 수 있다. 그리고 단순히 층만 늘린 것이 아닌 성능이 좋아졌다고 한다. 이것이 ..
딥러닝 2022. 10. 25. 15:02
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