WRN: 넓은 잔차망을 활용한 이미지 분류 최적화
Wide Residual Networks(WRN)는 Sergey Zagoruyko와 Nikos Komodakis가 2016년에 발표한 아키텍처로, 잔차 블록의 채널 수를 확장하면서 깊이를 줄이는 전략으로 이미지 분류의 효율성을 극대화했다. CIFAR-10에서 3.8%, CIFAR-100에서 18.3%의 오류율을 기록하며, 기존의 깊은 네트워크 대비 월등한 학습 속도를 입증했다.
깊이 대신 넓이를 선택한 이유
기존 ResNet은 ...
7월 11일 23:51에 게시됨