반응형 Resnet2 Advanced Architectures of CNN 이 글은 https://www.youtube.com/watch?v=8mI9zRdx2Es&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=22 기반으로 작성하였다. CNN 정리는 2021.08.15 - [딥러닝 기초] - Basic of Convolution Neural Network Basic of Convolution Neural Network 본 글은 https://www.youtube.com/watch?v=PIft4URoQcw&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=19 이 동영상을 바탕으로 작성되었습니다. ## Problems of MLP MLP는 파라미터가 너무 많다는 것이다. 왜냐.. bigdata-analyst.ti.. 2021. 8. 21. Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet) ResNet 원 논문 arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 참고 자료 leechamin.tistory.com/184 local minimalize에 빠질 때 마다 0.1씩 곱해줌(0.1->0.01->0.001...) ## Experiments Dataset은 ImageNet를 사용하였다. 1. Plain Network vs Residual Network Plain network을 보면 층이 깊어지면(34층) 에러율이 층이 깊지 않은(18층)보다 더 높아진다. 반면에 ResNet은 층이 깊어지면(34층) 에러율이 더 낮아지고 좋은 퍼포먼스를 보인다. 따라서 ResNet의 아이디어 shortcut connection의 효과로 층이 깊어질수록 더 좋은 성능을 낸다는 것을 증명하였다. 2. Ide.. 2021. 3. 13. 이전 1 다음 반응형
