Chapter 17. 잔차 네트워크(ResNet)와 심층 네트워크 학습

• Chapter 17. 잔차 네트워크(ResNet)와 심층 네트워크 학습

• 17.1심층 네트워크 학습의 어려움

• 17.2성능 저하(Degradation) 문제

• 17.3잔차 학습(Residual Learning)의 핵심 개념

• 17.4스킵 연결(Skip Connection)의 구조와 역할

• 17.5잔차 블록(Residual Block)의 설계

• 17.6병목 잔차 블록(Bottleneck Residual Block)

• 17.7ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152 비교

• 17.8항등 사상(Identity Mapping)과 기울기 흐름

• 17.9사전 활성화 잔차 블록(Pre-Activation Residual Block)

• 17.10ResNeXt와 그룹 합성곱(Grouped Convolution)

• 17.11DenseNet과 밀집 연결(Dense Connection)

• 17.12잔차 네트워크의 자율주행 분야 적용