안녕하세요, 소신입니다. 이미지 인식에서 엄청난 반향을 일으켰던 ResNet 입니다. Residual (잔차)를 학습한다해서 ResNet이라는 이름이 붙었습니다. # 기존 접근 방식의 문제점을 해결하기 위해 등장한 ResNet 기존 모델들은 Layer를 Deep하게 쌓으면 성능이 좋아질것이라고 했지만, 실제로는 20층 이상부터 Deep할수록 오히려 performance가 낮아지는 현상인 Degradation문제가 발생했습니다. 그래서 ResNet 팀은 예측하려는 y(분류된 모습)가 실제로는 x(분류되기 전 모습)와 같다고 보고, y-H(x)를 학습하기보다 x-H(x)를 학습하기가 더 쉽고 빠르다는 것이죠 결론적으로 위가 더 좋다는 것은 저 메달이 증명해줬습니다. Object Detection 대회인 CO..
