residual learning 썸네일형 리스트형 ResNet (이론) 【3】최근 CNN 응용 모델 이해하고 사용하기 ResNet ResNet(Residual Network)은 마이크로소트프의 중국 연구진들이 개발하여 2015년 ILSVRC 대회에서 우승한 신경망이다. 놀라운 점은 대회에서 Top-5 오류율이 3.57%라는 것인데 보통 사람이 이미지를 인식할때 오류율이 약 5% 정도이므로 사람을 뛰어넘은 최초의 신경망으로 기록되었다. ResNet은 152개의 층 수를 가진 기존의 신경망과는 비교할 수 없을 만큼 깊은 신경망이다. 일반적으로 해결해야하는 문제가 복잡할 수록 신경망의 깊어 져야 하지만 기울기 손실(vanishing gradient) 혹은 기울기 폭발(exploding gradient)문제가 뒤따르고 깊어진 층 수 만큼 파라미터 수가 늘어나므로 에러가 커지는 상황.. 더보기 이전 1 다음