인공지능/논문 번역
2020. 10. 19.
[논문 리뷰] ResNet - Deep Residual Learning for Image Recognition
Deep Convolutional Neural Network는 이미지 분류의 획기적인 결과를 가져왔다. 이전 논문의 내용에 따르면 네트워크의 깊이가 깊어질수록 좋은 결과를 가져온다는 것을 알 수 있었다. 하지만 단순히 네트워크의 깊이가 깊어진다고 좋은 결과를 가져올 수 있지는 않다. 네트워크가 깊어짐에 따라 Overfitting, Vanishing, Exploded와 같은 고질적인 문제가 존재한다. Vanishing : 네트워크가 깊어질수록 작은 수를 계속 곱해 0으로 점점 수렴하여 기울기가 0이 되는 것을 의미한다. Exploded : 네트워크가 깊어질수록 큰 수를 계속 곱해 큰 값으로 발산해 기울기가 아주 커지는 것을 의미한다. Overfitting : 학습 데이터에 과적합 되어 오히려 검증 데이터에..
