Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- rtcm
- VGGNET
- AI
- f9p
- instance segmentation
- alexnet리뷰
- machine learning
- object detection
- Mask R-CNN
- batch normalization
- resnet리뷰
- Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by ReducingInternal Covariate Shift
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 리뷰
- batch norm리뷰
- c099-f9p
- one-stage
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- ML
- RTK
- zed-f9p
- vggnet리뷰
- batch norm
- ntrip
- Deep learning
- 논문리뷰
- Deep Residual Learning for Image Recognition
- overfeat
- 딥러닝
- Paper Review
- Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
Archives
- Today
- Total
목록resnet리뷰 (1)
zlzon
[논문 리뷰][ResNet] Deep Residual Learning for Image Recognition
이 글은 'ResNet', 'Deep Residual Learning for Image Recognition' 논문리뷰 입니다. 저도 아직 공부하는 학생이라 부족한 부분이 많을수 있다는 점 유의하여 읽어주시면 감사하겠습니다. 피드백은 언제나 환영입니다. Abstrct 딥러닝에서 NN(Neural Networks)는 깊어질수록 train은 더 어려워진다. 그래서 이 논문에서는 residual learning framework 을 이용해 깊은 신경망에서도 training이 쉽게한다. 함수를 새로 만드는 방법 대신에 residual function을 train에 사용하는 것으로 layer를 재구성한다. 또한 ResNet 은 데이터를 이용한 실험을 통해 optimize를 더 쉽게하고, 더 깊은 모델에서도 acc..
Paper Review
2021. 7. 14. 20:33