공부/AI
2023. 1. 29.
[논문리뷰] Going Deeper with Convolutions (2014)
📚 [비전] GoogLeNet (Inception V1) 논문 리뷰 및 요약 📌 개요 ✔ GoogLeNet (Inception V1) 논문 키포인트 1. 네트워크의 depth와 width를 증가시키면서 파라미터는 오히려 이전보다 줄일 수 있는 효율적인 인셉션 모듈 고안. 2. 1x1 convolutions를 사용하는 bottleneck layers 도입하여 차원 축소 및 연산량 감소, 비선형성 효과 달성. 3. Global Average Pooling 레이어 사용. 4. ILSVRC 2014에서 1위를 차지하였으며 top-5 error rate 6.7% 달성. 📌 sparsely connected 구조의 필요성과 현재 하드웨어의 연산 방식에 따른 고려사항 ✔ 네트워크에서 sparsely connected..
