인셉션(Inception)이라는 합성곱 신경망 구조 제안ILSVRC14에서 분류와 탐지에 SOTA를 제공네트워크 안에서 계산 자원의 효율성을 향상계산량은 일정하게 유지한 채 네트워크의 깊이와 너비 증가질을 높이기 위해 구조는 Hebbian 원리와 multi-scale
이미지 분류 모델을 측정하기 위한 데이터로 가장 많이 사용하는 데이터셋2만 개 이상의 클래스와 약 1400만장의 이미지로 구성ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회에서 사용Yann LeCun 교수가
합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network) 이미지 인식, 음성 인식에서 자주 사용 합성곱 계층(Convolution Layer), 풀링 계층(Pooling Layer) 존재 풀링 계층은 생략 가능 완전 연결 계층(Fully-