이번 강의에서는 모던 CNN 모델, 특히 VGG 네트워크에 대해 다룹니다. VGG16 네트워크의 구조와 특징을 설명합니다.
VGG 네트워크는 이미지넷 대회에서 준우승을 차지한 모델로, 단순한 구조와 높은 성능으로 유명합니다.
이미지넷 대회는 다양한 이미지 분류 모델의 성능을 겨루는 대회로, VGG 네트워크가 주목받은 계기가 되었습니다.
VGG16은 3x3 커널을 사용하는 컨볼루션 레이어만을 사용하여 복잡성을 줄이고 성능을 향상시켰습니다.
맥스풀링 레이어는 피처 맵의 차원을 줄여주며, VGG 네트워크에서 중요한 역할을 합니다.
소프트맥스 레이어는 최종 클래시피케이션을 수행하며, 각 클래스의 확률을 출력합니다.
VGG16 네트워크는 많은 파라미터를 가지고 있으며, 이는 모델의 성능과 관련이 있습니다.
VGG16은 초기 모델로 배치 정규화를 사용하지 않았으며, 이는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
전이 학습은 미리 학습된 모델을 활용하여 새로운 문제를 해결하는 방법으로, VGG16 모델을 활용할 수 있습니다.
레지듀얼 네트워크는 깊은 신경망에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 도입된 구조입니다.
EfficientNet은 모델의 크기를 조절하여 성능을 최적화하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
모델의 파라미터를 저장하고 로드하는 방법을 설명하며, 체크포인트의 중요성을 강조합니다.
