전체 글74 [논문리뷰] CNN :: VGGNet 톺아보기 VGGNet Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556. https://arxiv.org/abs/1409.1556 논문 요약ILSVRC 2014 대회에서 2등을 차지한, Karen Simonyan과 Andrew Zisserman이 만든 CNN 모델 VGGNet은 네트워크의 깊이가 모델이 좋은 성능을 보이는 데 중요한 역할을 한다는 것을 보여줌VGGNet의 필터 크기는 3x3, stride 1, 제로 패딩 1의 Conv 레이어로 이루어져 있으며, 필터 크기 2x2 (패딩 없음)의 Max-pool을 Pooli.. 2018. 11. 18. [논문리뷰] CNN :: AlexNet 톺아보기 논문 리뷰. AlexNet 톺아보기 Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105). 상세 과정 서론ImageNet LSVRC-2012 대회에서 2등(에러율 26.2%)과 11.1%의 큰 격차를 벌리며 1등(에러율 15.3%)을 한 모델에 대한 설명고해상도 이미지는 CNN 계산량이 매우 많기 때문에, GPU를 최적화하여 2D 합성곱(convolution)을 구현함 (GTX580 3G 2개를 이용하여 학습하는 데 5~6일.. 2018. 11. 11. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음