Data/논문 & 모델 정리
2022. 7. 10.
[Model] ResNet
ResNet 참고 페이지 https://velog.io/@lighthouse97/ResNet%EC%9D%98-%EC%9D%B4%ED%95%B4 2015년 ILSVRC(Image Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 우승을 차지한 모델 Microsoft에서 개발한 모델이며, 논문명은 “Deep Residual Learning for Image Recognition” 하지만 그렇다고 무조건 Layer가 깊어질수록 성능은 좋은건아님. fully-connection으로 56층과 20층을 비교해보았더니 20층이 더 좋은 성능을 나타냈음 ResNet의 핵심은 “Residual Block”이라는것에 있음 기존 방식과 다른점이 있다면, “입력값에 출력값을 더해주는 점” 기존방식..
![[Model] ResNet](http://i1.daumcdn.net/thumb/C480x320/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/xVQ1C/btrGQbncmed/koD25uxKzGcSGsThXuj0T1/img.jpg)