반응형 파이토치3 [DL][CNN] GoogLeNet 개념 및 Pytorch 구현 1. GoogLeNet이란?GoogLeNet이란 2014년 Google에서 개발한 CNN모델로 ILSVRC 2014(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 우승을 차지하였습니다.주어진 HW자원을 최대한 효율적으로 이용하면서 학습은 극대화할 수 있는 깊고 넓은 신경망입니다.깊고 넓은 신경망을 위해 Inception Module을 추가하였습니다. 이를 통해 네트워크의 Depth와 Width를 늘리면서도 Computational Efficiency를 확보하였습니다.GoogLeNet 특징Inception Module : 여러 크기의 Convolution Filter(1x1, 3x3, 5x5)를 동시에 적용하여 네트워크가 다양한 크기의 패턴을 학습, 더 깊.. 2025. 3. 29. [DL][CNN] VGGNet 개념 및 Pytorch 구현 1. VGGNet이란?VGGNet은 2014년 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 처음 발표된 CNN 모델로, 네트워크의 깊이가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 설계되었다.기존 모델보다 깊은 구조를 가지면서도 설계를 단순화하기 위해 합성곱 층의 Kernel 크기를 모두 3 × 3으로 고정하여 작은 커널을 여러 번 쌓아 깊은 네트워크를 구성할 수 있게 되어 불필요한 복잡성을 줄였다. 또한, 합성곱층 사이에 2×2 크기의 Max Pooling을 적용하여 특성 맵의 크기를 효율적으로 줄이면서도 중요한 정보를 유지할 수 있도록 설계되었다.이러한 구조적 특징 덕분에 VGGNet은 비교적 간결한 설계 방식으로도 깊은 네트워크를 구성할 수 .. 2025. 2. 27. [DL][CNN] AlexNet 개념 및 Pytorch 구현 1. AlexNet 이란?ImageNet 영상 데이터베이스를 기반으로 한 화상인식대회인 "ILSVRC(ImageNet Large Scale Visural Recognition Challenge) 2012"에서 우승한 CNN 구조이다.Convolution Layer 5개와 Fully Connected Layer 3개로 구성되어 있으며, 마지막 Fully Connected Layer는 카테고리 1000개를 분류하기 위해 Softmax 활성화 함수를 사용했다.전체적으로 보면 GPU 두개를 기반으로 한 병렬 구조인 점을 제외하면 LeNet-5와 크게 다른 점이 없다.2. AlexNet의 구조Input : 224 x 224 x 3 크기의 ImageConvolution Layer 1 : 11 x 11 크기의 .. 2025. 2. 21. 이전 1 다음 반응형
