CNN VGGNet

VGGNet의 구조

 

작은 신경망이 좋다는 아이디어에서 시작

3*3의 작은 커널을 사용

신경망을 깊게 만든다

컨볼루션층 8 ~16개를 두어 AlexNet의 5개에 비해 2, 3배 깊어졌다.

 

16층의 VGGNet - 16

컨볼루션층 13층 완전신경층 3층

 

 

작은 커널의 장점

 

GoogLeNet 의 인셉션 모듈처럼 이후의 깊은 신경망 구조에 영향을 준다

큰 크기의 커널은 여러개의 작은 크기의 커널로 분해 될 수 있다.

이것을 통해 매개변수의 수는 줄어들고 신경망은 깊어지는 효과가 있다.

 

 

 

VGGNet 에서는 적용실험을 했지만 최종 선택하지 않은 1*1 커널이라는 것도 있다.

가로 세로 크기가 1이지만 깊이는 원래의 것과 같다.

이것으로 인해 차원의 통합을 이뤄서 3차원을 2차원으로 축소 가능하다.

 

차원 축소를 거쳐 연산량이 감소된다.