GOAL - VGGNet의 구조를 이해 - Tensorflow를 이용하여 VGG16으로 CIFAR10 데이터셋을 이용하여 분류해 보자 VGGNet - VGGNet은 2014년 ILSVRC에서 2위를 한 Oxford 대학교의 VGGNet 팀에서 만든 모델입니다. - 구조적인 측면에서 굉장히 간단한데 성능은 훌륭하며 변형을 시켜가면서 테스트하기에 좋아 많이 사용되고 있습니다. - AlexNet과 무엇이 다른지 확인하고 VGGNet16을 구현해 보도록 하겠습니다. 네트워크의 깊이(depth) - 앞서 설명한 AlexNet의 Layer의 수는 8개였습니다. 그에 비해 VGGNet16은 Layers수가 16개로 더 깊어진 것을 볼 수 있습니다. - 망이 깊어지면 출력단에서 하나의 픽셀이 담고 있는 정보의 양이 많..
