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VGGNet(2014) 구조 리뷰

저번에 썼던 Lenet(1998)과 AlexNet(2012)에 이은 CNN 모델 구조이디. 2014년에 발표된 VGGNet(2014)이다. Imagenet 분류 대회에서 92.7%를 기록하였으며 현재도 전이학습으로 많이 사용되는 모델이다. 기본 구조는 왼쪽과 같으며 층의 깊이에 따라 VGG-16, VGG-19 이렇게 나뉘어져있다. 기존 모델들과 비교해보면서 가장 쉽게 눈에 띄는 점은 일단 층의 깊이이다. 우측 이미지에서 AlexNet과 비교해보면 이 차이를 확실하게 느낄 수 있다. 이렇게 레이어를 깊게 쌓는다면 비선형성을 많이 더해질 수 있기 때문에 일정 깊이까지는 성능이 좋다. 위 이미지와 같이 커널 크기를 5x5 -> 3x3으로 변경함으로써 output으로 나오는 이미지 결과는 같지만 그 과정에 있어..
딥러닝 2022. 10. 22. 22:32
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