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Abstract성과 요약ImageNet LSVRC-2010 대회의 120만 고해상도 이미지를 1000개의 다른 클래스로 분류하기 위해 대규모, 깊은 합성곱 신경망을 훈련시켰습니다.테스트 데이터에서 top-1 오류율 37.5%, top-5 오류율 17.0%를 달성했는데, 이는 이전 최고 성능보다 훨씬 좋은 결과입니다.이 신경망은 6000만 개의 파라미터와 65만 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 5개의 합성곱 레이어로 구성되어 있고, 일부는 최대 풀링 레이어에 의해 뒤따르며, 마지막에는 1000-way 소프트맥스를 가진 3개의 완전 연결 레이어가 있습니다.훈련 과정훈련을 더 빠르게 하기 위해, 포화되지 않는 뉴런을 사용했고, 합성곱 연산의 매우 효율적인 GPU 구현을 사용했습니다.완전 연결 레이어에서 과적합..

AlexNet은 컴퓨터 비전 분야의 발전에 중요한 역할을 한 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처입니다. 이는 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton에 의해 개발되었으며, 2012년 ImageNet 대규모 시각 인식 챌린지(ILSVRC)에서 우승하였습니다. 이 대회는 딥러닝의 전환점을 표시하며, CNN이 이미지 분류 작업에서 강력한 성능을 보여준 것을 보여주었습니다. AlexNet 아키텍처는 총 여덟 개의 레이어로 구성되어 있으며, 다섯 개의 합성곱 레이어와 세 개의 완전 연결 레이어로 이루어져 있습니다. 입력 레이어: 입력 이미지를 받습니다. 일반적으로 픽셀 값의 행렬 형태로 제공됩니다. 합성곱 레이어 1: 첫 번째 합성곱 레이어는 입력 이미지에 학습된 필터를..