728x90 DenseNet1 [딥러닝] CNN 구조와 이미지넷 대회에서 우승한 모델들 CNN 구조 전형적인 CNN 구조는 합성곱 층을 몇 개 쌓고(각각 ReLU 층을 그 뒤에 놓고), 그 다음에 풀링 층을 쌓고, 그 다음에 또 합성곱 층을 몇 개 더 쌓고, 그 다음에 다시 풀링 층을 쌓는 식이다.네트워크를 통과하여 진행할수록 이미지는 점점 작아지지만 합성곱 층 때문에 일반적으로 점점 더 깊어지며, 더 많은 특성 맵을 가진다. 지난 몇 년간 기본 구조에서 여러 변형이 개발되었고 인공 지능 분야의 놀라운 발전을 이끌었다.얼마나 진전되는지 확인하는 방법은 ILSVRC 이미지넷 대회(http://image-net.org) 같은 경연 대회의 오류율을 보는 것이다.대회에서 우승한 모델들의 발전 과정을 살펴보면 CNN의 작동 방식과 어떻게 딥러닝 연구가 발전되었는지 이해하는 데 많은 도움이 될 것이다.. 2024. 9. 6. 이전 1 다음 728x90