[논문 리뷰] Deep Residual Learning for Image Recognition

CNN의 구조로 만든 ResNet은 CNN의 층이 깊어질수록 loss 값이 0이 되는 Vanishing gradient problem(기울기 소실 문제)를 해결하기 위하여 만들어졌다고 한다. 학부 때 ResNet 강연을 들은 적이 있는데, 딥러닝 이미지 인식 파트에서 폭넓게 쓰인다고 한다. 코드 구현과 해석을 위하여 논문을 읽고 정리해보자. Abstract 초록에서는 뉴럴 네트워크가 깊어질수록 트레인(train) 시키기 어렵다고 문제제기를 한다. 하지만 residual learning(잔차 신경망)을 사용하여 해결할 수 있다고 한다. residual의 사전적 의미는 '여분의', '잔여의'라는 의미이다. residual training을 사용하여 경험적(empirical)으로 좋은 결과를 얻었다고 한다. ..