receptive1 [논문 분석] VGGnet / Receptive filed - VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION VGGnet 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf2014 ILSVRC에서 GoogleNet에 밀려 2등한 network이지만 구조적 단순함 때문에 이해하기 쉽고 구조 변형이 쉬워 많이 사용되어진다.GoogleNet, VGGnet 이전의 depth는 8layers 수준에서 머물렀다면 GoogleNet, VGGnet 이후 크게 깊어졌다. 깊이(Network depth)의 경우 깊어지면 깊어질 수록 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있지만, 어느 이상 증가하게 되면 성능효과가 미비해지는 문제와 파라미터의 증가(학습시간의 증가), Vanishing / Exploding Gradient 문제가 발생하게 된다. VGGNet 논문의 목적 ? 망의 깊이가 결과에 어떤 영향.. 2018. 10. 15. 이전 1 다음
