논문 : http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.html Abstract Deeper neural network는 더 훈련시키기 어렵다. 우리는 이전의 사용되었던 것보다 실질적으로 더 깊은 네트워크의 훈련을 용이하게 하기 위한 residual learning framework를 제시한다. 계층 입력에 대한 learning residual 함수로 계층을 명시적으로 재구성한다. 우리는 이러한 residual network가 최적화하기 쉬우며 깊이가 상당히 높아져 정확도를 얻을 수 있음을 보여주는 포괄적인 경험적 증거를 제공한다. ImageNet dataset에서 우리는 VGG ne..
