[Classification] ResNet

기존의 Convolutional Neural Network(이하 CNN)의 문제점은 네트워크의 깊이가 깊어질수록 연산량이 늘어나 컴퓨팅파워가 부족했던 2010년 전후는 Layer를 깊이 쌓지 못하였다. 또한 Vanishing Gradient문제도 이점에서 한몫 하였다. 그래서 AlexNet은 8층, VGC는 19층, GooleNet은 22층에 불과했으며, 많은 연구들이 20층 내외의 층에서 실험을 진행했다. 그래서인지 사람만큼의 퍼포먼스를 보여주지는 못하였다. 2015년이 되어 혜성처럼 등장한 모델이 있었으니 바로 ResNet이다. Concept ResNet은 Residual Network의 약자로 잔차 의 개념을 도입한 방법이다. 이를 이해하기 위해서는 우선 Block의 개념과 Identity Mapp..