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활성화함수로 ReLU 사용, LRN(Local Response Nomalization)으로 국소정규화, 드롭아웃을 사용하여 모델을 개선시켰다.
활성화함수로 ReLU 사용, LRN(Local Response Nomalization)으로 국소정규화, 드롭아웃을 사용하여 모델을 개선시켰다.
== VGG ==
합성곱 계층과 완전연결 계층을 섞어 16층이나 19층으로 심화했다. 작은 필터를 사용한 합성곱 계층을 연속으로 거치는 것과 풀링계층으로 점차 크기를 줄여나가는 것이 특징이다.
2014년 ILSVRC 대회에서 2등을 차지했으나, 구성이 간단하여 자주 사용되는 기법이다.
== GoogLeNet ==
2014년 ILSVRC 대회에서 1등. 계층이 한 방향으로만 깊은 것이 아니라 '폭'이 있다. 이를 인셉션 구조라 하는데, 이는 앞 계층의 데이터를 서로 크기가 다른 필터, 풀링을 여러개 적용하여 그 결과를 결합하는 방식이다.
== ResNet ==
[[분류:딥러닝 기법]]
[[분류:딥러닝 기법]]