ResNet마이크로소프트 팀이 개발한 ResNet은 잔차(Residual) 라는 개념을 도입하였고, 그 결과 ILSVRC 2015에서 1위를 차지하였다. Abstract 딥러닝에서 신경망(Neural Network)이 깊을수록 Train은 더 어려워집니다. (오버 피팅이 발생할 확률이 높다.)그래서 ResNet 에서는 깊은 신경망에서도 training을 용이하게 하기 위한 residual learning framework(잔차 학습) 를 제시합니다.함수를 새로 만드는 방법 대신 residual function(잔차 함수)을 train에 사용하는 것으로 Layer를 재구성 합니다.ResNet의 residual 네트워크는 optimize를 더 쉽게 하고, 더 깊은 모델에서도 상당한 accuracy를 얻는 것..

잘못된 부분이 있다면 언제든지 알려주시면 감사하겠습니다 ! NOTION 정리https://repeated-canvas-49b.notion.site/AlexNet-ImageNet-Classification-with-Deep-Convolutional-Nerual-Networks-89d399c452f242a8a4b5e46bc6a75832 [AlexNet] ImageNet Classification with Deep Convolutional Nerual NetworksAlexNet은 ILSVRC의 2012년 대회에서 Top 5 test error 15.4%를 기록하여 1위를 차지한 네트워크이다.repeated-canvas-49b.notion.siteAlexNetImageNet Classification with..