사이토고키의 을 공부하고 정리해보았습니다. 층을 깊게 하는 것의 중요성 층을 깊게 하는 것의 중요성은 ILSVRC로 대표되는 대규모 이미지 인식 대회의 결과에서 파악할 수 있습니다. 이 대회에서 최근 상위를 차지한 기법 대부분은 딥러닝 기반이며, 그 경향은 신경망을 더 깊게 만드는 방향으로 가고 있습니다. 층의 깊이에 비례해 정확도가 좋아지는 것입니다. 층을 깊게 할 때의 이점은 다음과 같습니다. 1. 신경망의 매개변수 수가 줄어듭니다. 층을 깊게 한 신경망은 깊지 않은 경우보다 적은 매개변수로 같은(혹은 그 이상) 수준의 표현력을 달성할 수 있습니다. 합성곱 연산에서의 필터 크기에 주목해 생각해보면 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 보겠습니다. 아래 그림은 5X5 필터로 구성된 합성곱 계층입니다. 여기에..
