DeepLearning2 [DL][CNN] ResNet 개념 및 Pytorch 구현 1. ResNet이란?MicroSoft에서 개발한 알고리즘으로 "Deep Residual Learning for Image Recognition"이라는 논문에서 발표하였습니다. ResNet의 핵심은 깊어진 신경망을 효과적으로 학습하기 위한 방법으로 Residual이라는 개념을 고안하였습니다. 일반적으로 신경망이 깊어질수록 성능이 좋아질거 같지만 일정한 단계에 다다르면 오히려 성능이 나빠지는 문제를 해결하기 위해 Residual Block을 도입하였습니다. 이러한 개념이 필요한 이유는 2014년에 공개된 GoogLeNet은 Layer가 22개로 구성된 것에 비해 ResNet은 Layer가 총 152개로 구성되어 기울기 소멸 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 따라서, Shortcut을 두어 기울기 소멸 .. 2025. 4. 30. [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
