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이번에 리뷰할 논문은 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 이다. 이 논문에서 소개하는 모델은 ResNet이라 불리며 이미지넷 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 1등을 차지하였다. 모델의 깊이가 깊어지게되면 모델의 성능 역시 상승하게 된다. 하지만 vanishing gradient와 같이 모델의 깊이가 깊어지게 되면 생기는 문제들 역시 존재하기에 아무런 대책없이 무작정 모델의 layer을 높이는 것은 정답이 아니다. 하지만 ResNet은 무려 152개의 layer을 쌓았으며 VGGNet보다 복잡도가 낮은 엄청난 성과를 보여주었다. Residual Learning 앞서 말했던 것처럼 CNN은 모델의 깊이가 깊어질수록 학습할 수 있는 feature가 증가하게 ..