이것 저것 뚝딱거리는 사람 이것 저것 뚝딱거리는 사람

제가 이해한 내용을 정리한 글입니다. 오류가 있으면 고쳐주세요! 2012년에 CNN을 사용해 ILSVRC에서 압도적으로 1등한 모델. 기반이 되는 논문은 AlexNet 이다. 배경 기계학습의 성능을 높이기 위해서는 큰 데이터셋이 필요하다. 큰 데이터를 잘 학습하기 위해서는 용량이 큰 모델이 필요하다. CNN은 비슷한 규모의 피드포워드 신경망보다 간선과 파라미터가 적으므로 학습이 쉽다. (물론 best-perfomance는 조금 떨어질 수 있다.) 모델 특징 모델은 이미지의 속성을 찾는 5개의 Conv층과 속성으로 이미지를 분류하는 3개의 FC층이 있다. 여기서 Conv층을 조금이라도 제거한다면 성능이 떨어짐을 확인했다. 두 개의 GPU - 피드포워드 신경망보다 적지만 여전히 GPU로 학습하기에는 용량이 ..