ResNet-50

정의

• 딥러닝 이미지 분류 모델
• 딥러닝이 깊어질수록 학습이 어려워지는 문제(기울기 소실)를 해결함

장점

• 기울기 소실 방지
• 깊은 네트워크 학습 가능
• 높은 정확도
• 전이 학습에 강함 : 사전학습되어있는 형태

Residual Learning

• 일반적인 CNN은 층이 깊어질수록 기울기 소실, 정확도 하락이 생김
• ResNet : skip connection으로 해결
• Skip Connection : 입력값 x를 다음 층으로 넘기는 것이 아니라 중간 계산 결과인 F(x)와 입력 x를 더하는 구조
• → 입력 대비 얼마나 바뀌어야 하는가 (변화량)

입력 x → [Conv → BN → ReLU → Conv → BN] → 출력 F(x)
출력 = F(x) + x  ←  (skip connection)

구조