VGGNet는 왜 3*3 convolution을 사용했을까?
1. VGGNet 요즘도 많이 쓰인다 AlexNet보다 더 깊은 16층 19층 (11층도 있는듯?) 그런데 AlexNet보다 더 간단한 구조를 사용했다. 구체적으로 Local Response normalization을 사용하지 않았고 비교적 작은 3*3 convolution layer와 2*2 max pooling layer만 사용했다 작은 size의 filter를 더 깊게 쌓으면서 input image의 receptive field를 더욱 크게 가져갔다. 심지어 filter size가 작아지면서 AlexNet보다 parameter가 작아졌다 그런데 더 깊게 쌓으면서 더 복잡한 non linear 함수관계를 학습할 수 있게 되었다 이 말은 image의 많은 영역을 고려하여 output을 출력한다는 것 더..