논문 제목: Deep Residual Learning for Image Recognition (2015) 링크저자: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun 개요ResNet으로 잘 알려진 해당 논문은 2015년 이미지 분류 대회인 ILSVRC에서 우승한 모델이다. ResNet은 이전 연도까지 딥러닝 레이어를 많이 쌓을수록 문제가 발생하는 것을 정확하게 해결하여 총 152개의 레이어를 쌓는 데 성공하였다. 그렇다면 어떻게 Microsoft 연구팀은 어떻게 문제를 해결하여 레이어를 많이 쌓아도 학습이 잘되는 모델을 만들었는지 정리해 보았다. Residual Learning의 등장배경2015년 당시 이미지를 분류하는 모델들은 딥러닝 레이어를 많이 쌓을수..
