개요ResNet(Residual Network, 레즈넷)은 딥러닝 모델의 층을 깊게 쌓을수록 발생하는 학습 저하 문제(Vanishing Gradient, Degradation Problem)를 해결하기 위해 제안된 잔차 학습 기반 신경망 구조입니다. Microsoft의 He et al.이 2015년 발표한 ResNet은 ILSVRC 이미지 분류 대회에서 우승하며 CNN 구조의 새로운 전환점을 마련했으며, 현재도 다양한 비전 모델 및 변형 모델의 기반이 되는 핵심 구조입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의입력 정보를 '직접 전달(skip connection)'해 잔차 학습을 수행하는 CNN 기반 딥러닝 모델목적딥러닝의 깊이 증가로 발생하는 학습 저하, 기울기 소실 문제를 해결주요 구조Residual ..
