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[논문리뷰] LeNet-5 + 합성곱층과 풀링층 설명, Pytorch 코드 첨부

1. LeNet-5 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition(1988) YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LEON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNER 이미지 분류를 위한 신경망, CNN 계열의 원조격 모델이다. 합성곱 신경망이라는 개념을 얀 르쿤이라는 사람이(Yann LeCun) 최초로 개발한 구조다. 수표에 쓴 손글씨 숫자를 인식하는 딥러닝 구조이며, 합성곱(Convolutional)과 다운 샘플링(sub-sampling)을 반복한 후 마지막 완전연결층에서 분류를 수행한다. 합성곱층과 풀링층의 필요성 모델 구성을 알아보기 위해 합성곱층과 풀링층이 각각 무엇인지 소개하겠다. 이미지는 픽셀 하나..
AI/AI Paper Review 2023. 1. 29. 23:54
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