여러가지 CNN Architecture들에 대해서 알아보겠습니다.

AlexNet

AlexNet은 스케일이 큰 최초의 CNN으로 ImageNet에서 좋은 성과를 냈습니다.모델을 살펴보면, input은 ImageNet이기 때문에, 277x277x3일 것입니다.

• 첫번째 layer(Conv1)를 지나고 output size?

  (227-11)/4 + 1 = 55

  55x55x96

• 이 layer의 parameter수는?

  (11x11x3)x96 = 35K

  3 = input depth

• 두번째 layer(Max Pool1)를 지나고 output size?

  27x27x96

• 이 layer의 parameter수는?

  0

  pooling layer는 parameter가 없습니다. 특정 영역에서 값을 뽑아내는 역할만 합니다.

• AlexNet이 기존의 다른 모델들보다 성능이 뛰어났던 이유?

  딥러닝과 Conv Net 때문입니다.

ZFNet