1. 개요
- 캐나다의 토론토 대학교에서 개발한 CNN구조로 2012년 ILSVRC에서 에러율 16.4%로 1위를 차지한 신경망
- 총 8개의 레이어로 구성 : 5 Conv layer + (3 Pooling layer) + 3 FC layer
2. 특징
- 1990년에 Yann Lecun이 개발한 LeNet과 동일한 구조(5 conv layer)이지만, 1000개의 카테고리를 갖는 컬러 이미지(color image)를 분류할 수 있도록 학습
- 2개의 GPU간 통신을 할 수 있도록 구성
- ReLU 적용
- Data augmentation
- FC layer에서 Drop out 수행
- Xavier initalization 적용
3. 구조
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