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2012년 AlexNet이 오류율을 크게 낮추면서 딥러닝이 주목받기 시작해 그 이후는 매번 딥러닝 방식이 선두를 달리고 있다. 2015년엔 심층 신경망인 ResNet이 오류율을 3.5%까지 낮추며 인간의 일반적인 인식능력을 넘어섰다.<ref>사이토  고키(2017).『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』. 한빛미디어 p.269</ref>
 
2012년 AlexNet이 오류율을 크게 낮추면서 딥러닝이 주목받기 시작해 그 이후는 매번 딥러닝 방식이 선두를 달리고 있다. 2015년엔 심층 신경망인 ResNet이 오류율을 3.5%까지 낮추며 인간의 일반적인 인식능력을 넘어섰다.<ref>사이토  고키(2017).『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』. 한빛미디어 p.269</ref>
 
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전이학습 : 거대한 데이터셋에서 학습한 가중치들을 새로운 신경망에 복사한 다음 그 상태에서 재학습을 수행하면 빠른 훈련이 가능하다.
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2021년 9월 15일 (수) 17:12 기준 최신판

1 개요[편집 | 원본 편집]

매년 열리는 ILSVRC 대회는 이미지넷의 데이터셋을 이용하여 이미지 인식기술을 겨루는 대회이다.

2012년 AlexNet이 오류율을 크게 낮추면서 딥러닝이 주목받기 시작해 그 이후는 매번 딥러닝 방식이 선두를 달리고 있다. 2015년엔 심층 신경망인 ResNet이 오류율을 3.5%까지 낮추며 인간의 일반적인 인식능력을 넘어섰다.[1]

1.1[편집 | 원본 편집]

전이학습 : 거대한 데이터셋에서 학습한 가중치들을 새로운 신경망에 복사한 다음 그 상태에서 재학습을 수행하면 빠른 훈련이 가능하다.

2 각주[편집 | 원본 편집]

  1. 사이토 고키(2017).『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』. 한빛미디어 p.269

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