스탠포드 딥러닝 강의1 [CS231n] Lecture 9 | CNN Architectures 이번 강의에서는 대표적인 CNN Architectur에는 어떤 것들이 있는지 알아보도록 하겠다. CNN이 주목을 받기 시작하게 된 계기는 AlexNet라고 할 수 있다. 이 강의에서는 각 모델에서 필요한 Meomory와 Parameter의 수를 중점적으로 설명을 한다. AlexNet을 도식화 하면 다음과 같다. 이 논문을 2012년에 발표를 했었는데, 그 당시 컴퓨터 성능이 좋지 않아서 네트워크를 분산시켜 GPU에 넣었다. 그래서 feature map을 추출할 때 2개의 영역으로 나누어져 있다. AlexNet의 특징들은 다음과 같다. ILSVRC 우승 모델 중 다음으로 알아볼 모델은 VGG모델이다. AlexNet과 비교를 했을 때, Layer의 수가 확실히 깊어진 것을.. 2020. 12. 5. 이전 1 다음
