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
728x90
'딥러닝 > 컴퓨터비전' 카테고리의 다른 글
| [컴퓨터비전10] 자율주행자동차의 핵심 알고리즘, 객체 인식(Object Detection) 기본 개념 정리 (0) | 2021.12.13 |
|---|---|
| [컴퓨터비전7] ResNet(ILSVRC 2015 top1) (0) | 2021.12.13 |
| [컴퓨터비전5]VGGNet(ILSVRC 2014 top2) (0) | 2021.12.13 |
| [컴퓨터비전4]AlexNet(ILSVRC 2012 top1) (0) | 2021.12.13 |
| [컴퓨터비전3]CNN 연산 시 사용하는 메모리, 파라미터 계산 (0) | 2021.12.13 |