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공부기록
[논문] VGGNet(2015) 리뷰 및 정리 (3)
안녕하세요! 이어서 계속 VGGNet 논문에 대하여 리뷰해보겠습니다. 4.1 Single scale evaluation table1에서 나온것처럼 논문에서는 개별적인 모델들을 평가합니다. 테스트 이미지의 크기는 고정된 S(=Q)와 Jitter를 사용한 S가 있고 그 성능평가의 결과는 Table 3에 나와있습니다. 논문에서는 몇가지 주목해야할점을 말하는데요! 첫째, 로컬 응답 정규화(A-LRN 네트워크)를 사용하는 것이 표준화 계층이 없는 모델 A에서 개선되지 않는다. 따라서 논문에서 더 깊은 아키텍처(B-E)에서는 정규화를 채택하지 않습니다. 둘째, ConvNet의 깊이가 증가함에 따라 분류 오류가 감소한다. (11층인 A부터 19층인 E까지) 특히, 같은 깊이에도 불구하고 3개의 1*1 Conv층을 가..
분석/논문
2021. 3. 16. 13:34