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[GoogLeNet] Going deeper with convolutions
[GoogLeNet] Going deeper with convolutions
2021.11.291. Introduction VGGNet 이후 ILSVRC 2014에서 1등을 한 논문인 GoogLeNet 을 리뷰하려고 합니다. 2. Motivation and High Level Considerations 딥러닝 네트워크의 성능을 향상시키는 확실한 방법은 네트워크의 사이즈를 키우는 것이다. 레이어를 깊게 쌓아 depth 를 늘리거나 레이어의 유닛 수를 늘려 width를 키울 수 있지만 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 오버피팅의 가능성이고, 두 번 째는 네트워크 사이즈에 따른 컴퓨터 리소스의 부담이다. 컨볼루션 레이어에서 필터 수는 곧 파라미터의 수이고, 깊게 쌓을수록 연산량은 배가 되기 때문이다. 그래서 어떻게 컴퓨팅 자원을 효율적으로 배분할까? 에 대한 대안으로 논문에서는 dense한 Fully c..