논문 리뷰/딥러닝11 [VGG] Simonyan & Zisserman, 2015, Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition # 세줄 요약 # 저자들은 대량의 영상 인식 과제에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)의 깊이(depth; 여기선 신경망의 층을 늘리는 것을 의미함)에 따른 정확도의 변화를 연구하였다. 이 논문에서 소개된 신경망 모델은 매우 작은 크기(3X3)의 합성곱 필터(Convolutional filter)로 구성하여 신경망의 깊이를 증가시켰으며, 이 모델은 선행 신경망 모델들과 비교하여 신경망의 깊이는 16~19층까지 늘려서 유의미한 성능 향상 결과를 보여주었다. 이 논문의 저자들인 VGG그룹은 2014년 이미지넷 영상 인식 대회(ImageNet Large-Scale Visual Recoginition Challenge; ILSVRC)에서 localization 부문에서 1등, .. 2020. 12. 9. 이전 1 2 다음
