드롭아웃 (Dropout) 개요 드롭아웃(Dropout)은 인공지능(AI) 분야에서 네트워크 과적합(overfitting)을 방지하기 위한 정규화 기법으로, 신경망의 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방법이다. 이 기법은 2014년 제프리 힌턴(Jeffrey Hinton) 등이 발표한 논문에서 처음 소개되었으며, 현재 딥러닝 모델의 일반적인 성능 …
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잔차 연결 (Residual Connection) 개요 잔차 연결(Residual Connection), 또는 잔차 학습(Residual Learning)은 심층 신경망(Deep Neural Network)의 학습 효율성을 획기적으로 개선하기 위해 도입된 핵심 기법입니다. 이 개념은 특히 딥러닝(Deep Learning) 모델에서 층(Layer)이 깊어질수…
ResNet 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 Vanishing Gradient 문제를 해결하기 위해 잔차 학습(residual learning) 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 2015)에서 1위를 차지했으…