이번에 읽어볼 논문은 WRN, Wide Residual Networks 입니다. WRN은 residual netowrk의 넓이를 증가시키고 깊이를 감소시킨 모델입니다. 16 layer로 이루어진 WRN은 1000-layer ResNet 같은 깊은 신경망을 제치고 SOTA를 달성했습니다. 신경망의 넓이를 증가한다는 의미는 filter수를 증가시킨다는 것을 의미합니다. 즉, WRN은 residual block을 구성하는 convolution layer의 filter 수를 증가시켜서 신경망의 넓이를 증가시켰습니다. 등장 배경 지금까지, CNN은 깊이를 증가시키는 방향으로 발전해왔습니다. 예를 들어, AlexNet, VGG, Inception, ResNet과 같은 모델이 있습니다. 모델의 깊이가 깊어지는 만큼 ..
