1. 개요
- 구글에서 개발한 CNN구조로 2014년 ILSVRC에서 에러율 00%로 1위를 차지한 신경망
- 총 22개의 레이어로 구성
2. 특징
- 인셉션(Inception) 모듈(Parallel filters concatenation)
- 다른 사이즈의 필터(1x1, 3x3, 5x5)를 사용하는 컨볼루션을 병렬로 연결하여, 다른 특징을 추출하도록 함
- split - transform - merge 전략
- 총 9개의 인셉션 모듈 사용
- Bottleneck 구조(1x1 filter)
- 연산 시 발생하는 bottleneck을 제거하기 위해 채널 차원의 차원 축소를 진행
- 피처 추출 능력은 없으나, 컨볼루션 연산 시 비선형성을 더함
- 보조 분류기
- 분류의 변별력을 높이기 위해, 역전파 시 gradient signal을 증가하도록 2개의 보조 분류기를 사용
- 학습할 때만 사용하고, 추론과정에서는 사용하지 않음
3. 구조
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