728x90 딥러닝논문4 [논문 리뷰] ResNet 논문 리뷰 +) ResNet이 1000장 정도 쌓이면 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 추가 연구는 글 맨 아래에 있음 ResNet 마이크로소프트 팀이 소개한 ResNet 모델입니다. Residual 이라는 새로운 방법이 도입되었습니다. ILSVRC 2015에서 처음으로 Human recognition보다 높은 성능을 보이며 1위를 차지한 152 layer의 모델을 알아봅시다. ↓ 논문 링크 ↓ ResNet paper 더보기 딥러닝 ResNet 논문 리뷰 pytorch 파이토치 tensorflow 텐서플로 code 코드 Abstract 역대 ILSVRC 대회를 보면 depth가 커질수록 성능은 좋아지지만 overfitting, gradient vanishing, 연산량 증가 등의 문제가 있다. 그래서 이전에 사.. 2022. 10. 6. [딥러닝] GoogLeNet 논문 리뷰 더보기 딥러닝 논문 리뷰 GoogLeNet 논문 리뷰 Inception ILSVRC 2014에서 VGGNet을 이기고 1등을 한 GoogLeNet 모델 VGGNet 과 유사한 점: 1 x 1 conv layer, depth 증가를 통해 성능 개선 GoogLeNet은 Inception이라는 독특한 구조를 제안 Going deeper with convolutions ↑ 논문 링크 ↑ 목차 ☞ Abstract ☞ Introduction ☞ Related Work ☞ Motivation and High Level Considerations ☞ Architectural Details ☞ GoogLeNet ☞ Training Methodology ☞ ILSVRC 2014 Classification Challenge.. 2022. 9. 29. [딥러닝/CNN] VGGNet 논문 리뷰 더보기 딥러닝 논문 리뷰 VGGNet 논문 리뷰 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition ↑ 논문 링크 ↑ Abstract VGGNet은 ILSVRC 2014 대회에서 2등을 차지한 CNN 모델 모델의 성능에 '네트워크의 깊이'가 중요함을 보여줌 이미지 특징을 추출하는 기본 네트워크 모델로 활용 많은 메모리를 이용하여 연산한다는 단점 ConvNet Configurations Architecture Input은 224 x 224 RGB 이미지로 고정 전처리 - 각 픽셀에서 train set 평균 RGB 값 빼기 3 x 3 필터 ConvNet, 비선형성을 위해 1 x 1 convolutional filter, stride=1, p.. 2022. 9. 23. [딥러닝] AlexNet 논문 리뷰 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ↑ 논문 링크 ↑ AlexNet 영상 데이터 베이스를 기반으로 한 인식 대회 'ILSVRC 2012'에서 우승한 CNN 구조 Neural network : 6천만 parameters, 65만 neurons, 5 convolutional layers, (some) max-pooling layers, 3 fully-connected layers, final 1000-way softmax To make training faster : non-saturating (y값 범위에 제한이 없는) neurons, GPU To reduce overfitting : dropout Dataset Data Ima.. 2022. 9. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형
