특징점

2015년 ILSVRC에서 우승한 Image classification 알고리즘

목차

  1. 인트로
  2. 문제 인식
  3. 문제가 발생한 이유
  4. 가설 설정
  5. 실험
  6. 발전시키기

ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge

ImageNet database를 이용하여 image classification 능력을 겨루는 대회로 해당 분야에서 상당한 권위가 있다.

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2012년 AlexNet의 등장으로 인공신경망에 딥러닝의 개념이 범용적으로 사용되게 된다.

2015년 ResNet이 처음으로 사람의 능력(에러율 5%) 보다 뛰어난 결과를 도출하였다.

Problem setting

신경망이 깊어질 수록 성능이 향상될 것 같지만, 어느 수준 이상으로 layer가 증가하게 되면, 성능이 하락하는 문제가 있다.

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Plane network 를 20 layer, 56 layer로 세팅하여 훈련했을 경우의 training error(왼쪽), test error(오른쪽) 을 나타낸 그래프이다. 두 경우 모두 iteration이 증가함에 따라 오차가 줄어드는 모습을 보이나, layer 수가 적은 20 layer의 오류가 더 적은 것을 볼 수 있다.