resnet
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[CNN] ResNet머신러닝 & 딥러닝 2022. 1. 23. 21:34
ResNet ResNet 등장한 이유 : Network 깊이가 깊어질수록 오히려 성능이 저하되었다. (Vanishing Gradient 문제) ResNet의 주요 특징 : Short cut, Identity Block 구성 Short cut : 이전 layer의 출력이 conv layer로 거치지 않고 그대로 전달 ResNet이란? H(x) = F(x) + x 라고 정의할 때, F(x)를 학습하여 최소화 하도록 residual learning을 구성한 네트워크 ResNet 아키텍처 여러 개의 Identity Block이 연결되어 구성. 이전 입력 값이 Skip Connection을 통해서 Conv Residual block을 skip 해서 output으로 Direct 연결됨. Residual Block ..
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[n431] CNN과 전이학습AI 부트캠프 2021. 12. 31. 10:51
CNN (Convolutional Neural Network) CNN의 구조 (1) Feature Extractor 부분, (2) Classifier 2단계로 나뉜다. 합성곱(Convolution)과 풀링(Pooling) Convolution Filter는 이미지의 부분 특징을 읽기 위해 슬라이딩한다. 패딩 (Padding) 패딩(Padding)은 보통 이미지 가장자리를 '0'으로 둘러 싸는 제로 패딩 방식을 사용한다. 패딩을 하는 이유는 (1)이미지 맨 끝 가장자리에 있는 이미지 정보 들도 보존하기 위함과 (1)Feature map의 크기를 조절하기 위함이다. 스트라이드 (Stride) 스트라이드(Stride)는 '보폭'이라는 의미이다. 이 Stride를 통해 슬라이딩 할 때 몇 칸 씩 건너 뛸지 정할..