datascience1 딥러닝 | VGGNet 논문 리뷰 VGGNetVGGNet(Visual Geometry Group Network)은 2014년 1000개의 이미지 클래스를 분류하는 이미지넷 이미지 인식 대회에서 준우승을 한 모델입니다. 옥스포드 대학의 연구팀 VGG에 의해 개발되었다고 하는데요. 이번 포스팅에서는 VGGNet 논문에서 중요한 내용을 살펴보고 직접 코드화하는 과정을 정리해 작성해 보겠습니다.논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1409.1556VGG의 핵심 장점은 다음과 같습니다.1. convolution의 depth를 깊게 구성2. 연산량을 획기적으로 줄여 좋은 성능 확보3. 깊은 레이어 구조를 통해 Activation function을 여러 번 집어넣어서 비선형성을 더 많이 확보왜 이런 장점이 있는지 논문 내용과 함께 살.. 2024. 5. 30. 이전 1 다음
