인풋이 손으로 쓴 글씨 이미지 입니다. 그 다음 살펴볼 것은 AlexNet 이라는 것입니다. 많은 사람들의 관심을 끌었던 것입니다. 이미지 경진 대회에서 1등을 하였습니다. 풀링도 이어집니다. 정리를 하면 아래와 같이 됩니다. conv, maxpool, norm, conv, conv 를 쌓아 나갑니다. 4096의 입력을 받아서 4096출력을 만들어는 Fully connected 를 만들어 냅니다. 그리고 2014 우승자는 구글넷입니다. 인셉션 모둘이라고 부르는데. 병렬적으로 쓰기도 하고, 풀링도 하고 conv 도합니다. 2015년 최강자 ResNet. 사람이 판단하는 5%를 능가하는 시스템입니다. 중간에 점프를 합니다. 왜 학습이 잘되는지 설명하기는 어렵지만, 점프해서 더해주지만. 잘되는지는 이해하지 못하고 있습니다. 알파고도 CNN을 사용하였습니다. 네트워크가 있습니다. 이미지를 다룹니다. 19 * 19 * 48 (48개의 피처 플랜). 처음 5개 히든 레이어는 zero padding 을 했고. 23 * 23 이미지로 만들었습니다. 19 -> 23으로 만들었습니다. k개의 filter 를 사용했습니다. |
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