VGGNET 0. VGGNET은 옥스포드 대학의 연구팀 VGG에 의해 개발된 모델로써, 2014년 이미지넷 이미지 인식 대회에서 준우승을 한 모델이다. 여기서 VGGNet은 16개 또는 19개 층으로 구성된 모델을 의미한다. 역사적으로 VGGNet부터 깊이가 확 깊어졌다. 이 이후로 GoogLeNet은 22층으로 깊어지고 152개의 층으로 구성된 ResNet 또한 제안되었다. 네트워크가 깊어질수록 성능이 좋아졌었다. 하지만 VGGNet은 사용하기 쉬운 구조와 좋은 성능 덕분에 GoogLeNet 보다 인기가 더 좋았다. VGGNET의 구조 VGG연구팀은 깊이의 영향만을 최대한 확인하고자 컨볼루션 필터커널의 사이즈는 가장 작은 3x3으로 고정했다. 필터커널의 사이즈가 크면 그만큼 이미지의 사이즈가 금방 축소..
