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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

ResNet 아키텍처 구조 상세

ResNet에서 1x1을 나중에 사용한 이유가 무엇일까요??

230

김동현

작성한 질문수 19

0

안녕하세요

ResNet part 강의를 듣다가 질문 드립니다.

1x1이 연산량과 parameter에서 이득을 가지는데 왜 ResNet의

층이 낮을때는 사용을 하지 않았나요??(50층 이하)

낮은층 에서부터 1x1를 쓰는게 좋지 않나요?

VGG에서 1x1 를 쓰지 않았기 때문에 그랬을까요

 

resnet kaggle 1x1 tensorflow keras 머신러닝 배워볼래요? 딥러닝 cnn

답변 1

0

권 철민

안녕하십니까, 

Resnet에서 층이 많아지면 weight parameter가 더 많아지게 되면서 학습 성능이 저하되는 문제 등이 발생하면서 차원축소 용도로 1x1 Conv를 적용하여 weight parameter 수를 낮추게 된 것입니다.

층이 많지 않는 Resnet의 경우 왜 1x1 Conv를 적용하지 않았는지 정확하게는 모르겠지만, 아마도 층이 낮을 경우 Resnet에서 1X1 Conv를 적용하지 않아도 성능이 좀 더 나았기 때문아닌가로 추정합니다. 

 

감사합니다. 

 

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