Deep Residual Learning for Image Recognition

Deep Residual Learning for Image Recognition깊은 neural network일수록 train하기 쉽지 않습니다. 본 논문에서는 deep nueral network를 효과적으로 훈련할 수 있는 방법으로 resudual learning framework를 제시합니다. 또한 residual network가 기존의 네트워크보다 더욱 쉽게 최적화 되며, 더 깊은 네트워크에서도 정확도를 얻을 수 있는 증거들을 제시합니다. ( Image Net dataset을 사용하여 VGG Net보다 8배 깊지만 복잡도는 더 낮은 네트워크 152-layer residual net을 평가합니다.)여러 visual recognition 분야에서 중요하게 다루어지는 네트워크의 깊이는 image classification의 돌파구 중 하나로 여겨졌습니다. 이러한 Deep n..........

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