[논문 리뷰] Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks
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ResNeXt는 ResNet 성능을 한 단계 향상시켜 ILSVRC 2016 대회에서 2등을 차지한 모델입니다.
최근 포스트
Pytorch 기반 ResNeXt 구조 처음부터 구현해보기
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ResNet에 이어 ResNeXt의 구조를 직접 구현해보았습니다. cardinality를 이용하여 split-transform-merge 기법이 핵심입니다.
[CS231n] 강의8. Training Neural Networks (4) Regularization, Hyperparameter 리뷰
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본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture8 신경망 학습 중 규제, 하이퍼파라미터에 대해 정리했습니다.
[CS231n] 강의8. Training Neural Networks (3) Optimizer 리뷰
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본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture8 신경망 학습 중 옵티마이저, 학습률에 대해 정리했습니다.
[CS231n] 강의7. Training Neural Networks (2) Weight Initialization, Batch Normalization, Transfer Learning 리뷰
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본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture7 신경망 학습 중 데이터 전처리부터 전이 학습까지에 대해 정리했습니다.
[CS231n] 강의7. Training Neural Networks (1) Activation Function 리뷰
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본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture7 신경망 학습 중 활성화 함수에 대해 정리했습니다.
[CS231n] 강의6. Hardware and Software with Pytorch 리뷰
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본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture6 소프트웨어, 특히 pytorch에 대해 정리했습니다.
[CS231n] 강의5. Convolutional Neural Networks 리뷰
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본 글은 2021년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2021년 강의를 듣고 정리한 내용입니다. Lecture5 합성곱 신경망에 대해 정리했습니다.