Alexnet (1) 썸네일형 리스트형 05. 고급 합성곱 신경망 구조 목차 5.1 CNN의 디자인 패턴 5.2 LeNet-5 5.3 AlexNet 5.4 VGGNet 5.5 인셉션과 GoogLeNet 5.6 ResNet 5.1 CNN의 디자인 패턴 첫 번째 패턴 - 특징 추출과 분류 - 특징 추출을 맡는 부분은 일련의 합성곱 층, 분류를 맡는 부분은 일련의 전결합층으로 구성 두 번째 패턴 - 이미지 깊이는 증가, 크기는 감소 - 합성곱 연산을 거치며 이미지의 깊이는 증가하고 크기는 감소(높이x폭x깊이) - 입력 때의 깊이는 색상 채널(3:컬러, 1:회색조)를 의미하지만 이후 계층에서는 추출된 특징을 나타내는 특징맵이 된다. 세 번째 패턴 - 전결합층 - 대부분의 경우 모든 전결합층은 유닛 수가 같거나, 이어지는 층에서 점차 유닛 수가 감소하는 패턴을 보임 - 이어지는 층에.. 이전 1 다음