AlexNet2 VGG-16, VGG-19, 2014 1. VGG 개요 VGG는University of Oxford의 Visual Geometry Group에서 제안한 ILSVRC, 2014 대회에서 준우승한 CNN 구조 (VGG-19)입니다. 2014 대회의 우승은 GoogLeNet (inception - v1)이 차지했지만, VGG의 구조가 워낙 간결해서 더 많은 인기를 얻었습니다. Simonyan et al., 2014 연구의 핵심은 네트워크의 깊이를 깊게 만드는 것과 모델 성능의 관계를 확인하는 것이었습니다. 때문에 kernel의 크기를 3x3으로 고정하고 layer를 깊게 만들어가며 성능을 비교했습니다. 논문에 실려있는 위 그림 Fig. 1에 다양한 VGG 실험 결과가 있습니다. 먼저 A, A-LRN에서는 구조 A에 Local Response No.. 2023. 2. 20. AlexNet, 2012 1. AlexNet 개요 AlexNet은 Krizhevsky, Alex et al., 2012에서 제안된 CNN 구조로 ILSVRC(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)의 2012년 대회에서 top 5 test error rate 15.4%로 2위 error rate 26.2%와 큰 차이를 만들며 1위를 차지했습니다. AlexNet은 단순히 2012년 대회에서 우승했을 뿐 아니라, CNN을 보편화하는 큰 역할을 했습니다. AlexNet이 좋은 성과를 내고, 보편화하는 데 중요한 몇 가지 기여가 있는데, 구조적인 특징과 과적합(Overfitting)을 줄이기 위한 노력입니다. 구조적인 관점에서는 ReLU(Rectified Linear Unit)사용, L.. 2023. 2. 10. 이전 1 다음
