LeNet1 CNN (합성 신경망) 모델 CNN 모델에 대해서는 블로그와 블로그2 를 참조하였음을 명시한다. LeNet 20여년 전에 제안된 첫 CNN LeNet은 손글씨 숫자를 인식하는 네트워크로 1998년에 제안 현재 CNN 모델과 달리 활성화 함수로 시그모이드를 사용하고 서브 샘플링을 하여 중간 크기가 작아짐 AlexNet 2012년에 발표되어 딥러닝 선도적인 역할을 함 활성화 함수로 ReLU를 사용 LRN이라는 국소적 정규화를 실시하는 계층을 이용함 드롭아웃을 사용 VGGNet 구성이 간단하고 합성곱 계층과 풀링 계층으로 구성되는 가장 기본적인 CNN 다만 비중있는 층(합성곱 계층, 안전 연결 계층) 을 모두 16개(혹은 19개로) 심화한게 특징 층의 깊이에 따라서 VGG16, VGG19로 구분 3 x 3 작은 필터를 사용한 합성곱 계층.. 2021. 1. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형
