[2주차 / 임채명 / 논문리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition
Abstract 본 논문에서는 residual을 학습과정에서 사용하여('learning residual functions with reference to the layer inputs') 이전보다 더 깊은 신경망을 효과적으로 학습시키는 방법론을 제시하였습니다. Introduction 신경망의 깊이는 이미지의 특징을 효과적으로 추출하여 학습하는 데에 있어 중요한 역할을 합니다. 그동안 ImageNet dataset에서 좋은 성능을 보인 모델들 모두 layer를 깊게 쌓아올렸습니다. 그러나 단순히 더 깊게 모델을 쌓는 것이 효과적이라고 할 수는 없습니다. 많은 layer를 학습하는 과정에서 흔히 겪을 수 있는 문제점은 '기울기 손실과 폭주(vanishing/exploding gradients)'입니다. 이는..
방학 세션/CV
2023. 1. 31. 16:08