13. Classic Networks

MNIST 대회. 0~9 적힌 숫자 맞추기.

 

네트워크가 깊어질수록 height와 width는 줄어드는 것을 볼 수 있다.

반대로 number of channels는 증가한다.

 

Conv -> pool -> Conv -> pool -> F.C -> F.C -> softmax

- 꽤 일반적인 CNN 구조.

 

LeNet 논문을 읽게 된다면 오히려 요즘에는 쓰지 않아도 되는(컴퓨팅 파워가 증가) 기법들로 구현이 되어 조금 더 읽기 어려움을 주의.

 

Much bigger and use ReLU. 마지막에 1000개 중 어느것인지 softmax

 

주목할만한 점은 모든 layer에서 같은 크기의 filter와 stride를 가지고 same convolution을 진행했다는 점.

height, width가 2배 감소하는동안 number of channels는 2배 증가.

- 상당히 매력적인 구조. 안정적이잖아!