VGG & GoogleNet

VGG

- 2014년 ILSVRC대회에서 2위를 차지한 모델

- 3x3 Convolution layer를 깊게 중첩한다는 것이 VGG의 큰 특징이다. 

- 레이어의 깊이에 따라서 VGG16, VGG19등으로 불린다.

VGGNet 구조 설명표

 

VGGNet 구조

GoogLeNet

2014년 ILSVRC에서 VGGNet을 이기고 우승을 차지한 알고리즘으로 Inception모델이라고도 불린다.

- Google+LeNet을 합친 말

- Inception 모듈이라는 개념을 CNN에 도입

기존의 CNN구조는 Convolution다음에 Pooling layer를 거치는 것이 일반적인데 Inception Model은 한 레이어 내에서 서로 다른 연산을 거친 후에 feature Map을 다시 합치는 방식이다. 

- 한 feature map 내에서 여러 Convoution을 적용할 수 있어서 작은 규모의 feature와 큰 규모의 feature를 한번에 학습할 수 있다는 장점이 있다. GoogLeNet은 총 9개의 Inception Module로 구성

- 마지막 Global Average Pooling으로 대체해서 파라미터를 크게 줄여준다.