GoogLeNet1 GoogLeNet 전체구조 GoogleNet은 네트워크를 깊게 디자인하면서도 파라미터 수를 줄이면서 Overfitting을 방지하고자했다. 모델이 deep하더라도 연결이 sparse하다면 파라미터 수가 줄어들어 Overfitting을 방지하고, 연산 자체는 Dense하게 하는 것을 목표로 한다. 1. Inception module Inception module은 1X1, 3X3, 5X5 convolution 연산과 3X3 max pooling을 수행해 feature 효율적으로 추출하고자 한다. 1-1. naive inception 세 개의 convolution 연산을 보면 concat을 위해 feature map 크기를 28X28로 맞추기 위해 패딩값이 설정되어있는 것을 알수 있다. 또한 pooling layer의 경우 .. 2024. 1. 4. 이전 1 다음
