반응형 잔차 학습1 [AI] ResNet 요약정리 ResNet 요약정리 목차 서론- ResNet은 딥러닝 모델이 깊어질수록 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.- ResNet은 2015년 마이크로소프트 리서치 아시아(Microsoft Research Asia)의 연구원들에 의해 개발되었습니다. ResNet의 개념- 잔차 학습(Residual Learning)기존 학습은 입력으로부터 목표 출력을 계산(예측)할 수 있도록 학습합니다.잔차 학습은 입력과 목표 출력의 차이, 즉 잔차(residual)를 계산(예측)할 수 있도록 학습합니다.입력 x, 목표 출력 H(x), 잔차 F(x) 라고 할 때,기존 학습: x -> H(x), H(x)를 학습함잔차 학습: x + F(x) = H(x), F(x)를 학습하여 H(x)를 구함 - 스킵 연결(S.. 2024. 9. 1. 이전 1 다음 반응형