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공부 기록장
convolutional network를 이용해 생물의학적 사진들 분류하기 [요약] 이 논문에서 소개할 U-Net은 속도도 빠르고 적은 수의 데이터로 최상의 학습 효과를 낼 수 있다. cf) et al : "and others" (저자가 여러 명일 때 사용) 1. 소개 sliding-window 기법에 기반한 신경망은 대회에서 수상을 할 정도로 좋았지만 크게 두 가지 단점이 있었다. 첫번째는 각 패치에 대해 별도로 실행되어야 하기 때문에 상당히 느리고, 패치들 끼리도 중복이 많아서 비효율적이다. 두번쨰는 localization accuracy와 use of context 사이의 trade-off 가 존재한다는 것이다. 패치가 클수록 context는 파악하기 쉽지만, max-pooling layer가 더 ..
-논문 용어- "i.e."는 "in essence", "in other words" "e.g."는 "example given" [요약] 깊은 네트워크를 학습시키기 위해 위해 잔차 학습(residual learning) 제안한다. CNN 모델에 잔여 학습을 적용시켰더니, layer가 많아질수록 CNN 모델보다 성능이 향상됨을 확인. 잔차 학습 프레임워크를 통해 깊은 인공신경망을 학습시키는 과정을 더 쉽게 만들었다. VGG 신경망에 비해 더 깊지만 복잡도가 낮고 성능은 더욱 뛰어난 신경망이다. (ImageNet과 CIFAR-10을 바탕으로 한 실험에서 더욱 향상된 성능을 보여준다.) 2015년 ImageNet 분류 대회에서 1등을 했다. ResNet은 더욱 깊은 신경망으로 학습할 수 있다는 점에서 이미지 분..