딥러닝 - VGGNet, GoogleNet

VGGNet 깊이를 깊게할 수록 더 성능에 많은 영향을 끼치는 것을 증명 깊이를 더 깊게하기 위해 conv filter의 크기를 줄였다 (3x3 Convolution) 위 결과를 통해 깊이가 깊어질수록 성능이 좋아지며 LRN(Local Response Normalization)은 성능에 큰 영향을 주지 않았다는 사실을 알게되었습니다. LRN : 가장 강하게 활성화된 뉴런이 다른 특성 맵에 있는 같은 위치의 뉴런을 억제 1x1 Conv Layer : Non-Linearity 증가 하나의 Conv층을 지나면 ReLU함수를 적용시키므로 비선형성이 증가한다. 이는 성능 향상으로 이어진다. 간단하면서 강력한 딥러닝 구조 작은 필터 사이즈도 깊게 쌓으면 충분히 효율적인 특징 추출이 가능 GoogleNet ( Inc..