딥러닝 공부방

안녕하세요! 이번에 구현해볼 모델은 Xception(2017) 입니다. 작업 환경은 google colab에서 진행했습니다. Xception은 Depthwise separable convolution을 활용해 연산량을 줄인 만큼 층을 깊게 쌓은 모델인데요. 자세한 논문 리뷰는 아래 게시글에서 확인하실 수 있습니다! [논문 읽기] Xception(2017) 리뷰, Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 이번에 읽어볼 논문은 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 입니다. Xception은 Inception 모듈에 대한 고찰로 탄생한 모델입니다. Xception은 완벽히 cross-c..

이번에 읽어볼 논문은 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 입니다. Xception은 Inception 모듈에 대한 고찰로 탄생한 모델입니다. Xception은 완벽히 cross-channel correlations와 spatial correlations를 독립적으로 계산하기 위해 고안된 모델입니다. 이를 위해 세로운 Inception 모듈을 제안합니다. cross-channel correlation와 spatial correlation이 무엇인지 기존 Inception 모듈을 살펴보면서 알아보겠습니다. 1. Inception hypothesis Inception 모듈에 대한 저자의 해석입니다. 흥미롭게 읽었네요. 아래 그림은 In..