[GoogleML] Convolutional Neural Networks Case Studies

Why look at case studies? Classic Networks LeNet - 현재는 1000배 이상 더 많은 params - layer가 진행될수록 nh, nw는 줄어들고, nc (채널의 수)는 증가하는 구조 - conv와 pooling이 번갈아가면서 수행된다. (풀링 진행할 때는 채널 수 유지) - 채널의 수 == 이전 레이어의 필터 수 - 끝단에 softmax activation func을 활용하여 y' target 예측 AlexNet - LeNet과 유사한 구조이나, 훨씬 더 크다 (params 1000배 증가) - ReLU activation func 활용 - multiple GPU 병렬처리 - Local Response Normalization (LRN) 활용 -> 한 pixel ..

2023.10.06