728x90 반응형 딥러닝2 [인공지능] 잔차 신경망(ResNet)으로 기울기 소실 문제 해결 개요잔차 신경망(ResNet, Residual Network)은 2015년 Microsoft Research 팀에 의해 소개된 혁신적인 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 네트워크의 층이 깊어질수록 오히려 성능이 저하되는 성능 저하(Degradation) 문제와 기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. ResNet은 잔차 학습(Residual Learning)이라는 단순하지만 강력한 아이디어를 통해, 150층 이상의 깊은 신경망에서도 안정적으로 학습하고 뛰어난 성능을 발휘하여 현재까지도 컴퓨터 비전 분야의 핵심 기술로 사용되고 있습니다. 깊이의 한계를 뛰어넘는 잔차 학습ResNet의 핵심은 Residual Learning입니다. 기존 신경망이 입력 $x$에 대해 원.. 2025. 10. 30. [카카오테크 부트 캠프] 회고록 6주차 대면 강의드디어 대면 강의 시작을 했다. 확실히 집에서 혼자서 할 때보다 훨씬 집중도 잘 되니 순수 공부 시간이 증가하면서 체감이 될 정도로 공부 퀄리티가 좋아졌다. 주 100시간을 목표로 수업 종료 후 조금 더 하고 가고 있는데 다음주는 이번주보다 조금 더 공부할 수 있도록 해야겠다. 매일 어제보다 나은 내가 되어야되기 때문에 열심히 해야겠다. 다들 회고록에 배운 점들을 적길래 나도 적어보려고 한다. 평소 블로그에 따로 포스팅을 해서 회고록에도 굳이 써야하나 싶긴하지만 그래도 조금은 써볼까 한다. 이번 주 내용이번주는 딥러닝 기초부터 CNN까지 Perceptron, 비선형 활성화 함수, ANN, 손실 함수, 역전파, 옵티마이저 등 다양한 딥러닝 기초를 배웠다. 블로그들을 정리하며 생각보단 할만하네라고 .. 2025. 10. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형
