LeNet2 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. LeNet-5, 1998 1. LeNet-5 등장배경 LeNet은 CNN을 처음으로 개발한 Yann Lecun 연구팀이 1998년에 개발한 CNN알고리즘의 이름입니다. LeNet-5는 현대 CNN에서 성능이 좋은 모형은 아닙니다. 하지만 최초로 CNN을 제안했다는데 큰 의의가 있습니다. Lecun, Y. et al.은 LeNet 이전의 전통적인 이미지 분류 알고리즘의 세 가지 문제점을 설명합니다. 1) 전통적인 방법은 hand-crafted feature extraction을 하는데, 사람이 설계한 feature extractor 이다보니 제한된 학습이 이뤄질 수 밖에 없습니다. 따라서 Feature extractor 자체부터 학습이 이루어져야 합니다. 2) Fully-connected Layer (FC)의 경우 너무 많은 가중.. 2023. 1. 30. 이전 1 다음
