ResNet (2) 썸네일형 리스트형 [ML] Residual Block을 활용한 ResNet(Residual Network) 🔊 해당 포스팅은 권철민님의 CNN Fundamental 완벽 가이드 강의를 듣고 난 후 배운 내용을 정리하고자 하는 목적 하에 작성되는 포스팅입니다. 하단의 포스팅에서 사용되는 실습 코드 및 자료는 필자가 직접 재구성한 자료이며 권철민님의 자료를 그대로 인용하지 않았음을 필히 알려드립니다. 이번 포스팅에서는 Skip Connection 이라는 개념을 최초로 활용해서 Residual Block을 연속적으로 쌓아 매우 깊은 네트워크를 형성했음에도 불구하고 이전 CNN 분류 모델인 GoogleNet 보다 더 높은 성능을 이끈 ResNet에 대해 알아보고자 한다. 1. ResNet은 왜 등장했을까? 원초적인 질문으로 돌아가보자. 저번 포스팅에서 배운 GoogleNet도 성능이 나름 괜찮은 편이였는데, 왜 새로.. [ML] ResNet & Inception Network란? 앞으로 전개할 내용은 Coursera 딥러닝 강의의 내용을 기반으로 필자가 직접 정리하는 내용이며 해당 컨텐츠 이외의 다른 강의에 관심이 있다면 여기를 참고해 수강해보자. 이번 포스팅에서는 CNN 모델을 좀 더 발전시킨 ResNet(Residual Network)와 Inception Network에 대해 알아보려고 한다. 참고로 두 모델들에 대한 자세한 수학적인 수식들은 배제하고 두 모델의 구조가 어떤 구조이고 어떤 프로세스를 따라서 동작하는 지에 좀 더 초점을 맞추어 설명하려고 한다. 1. ResNet(Residual Network) 우선 RestNet에 대해 이해하기 전에 Residual block에 대한 이해가 필요하다. Residual의 사전적 의미는 '잔여', 수학적으로는 '잔차'라는 의미로 사.. 이전 1 다음
