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최근 인터넷이 점차 보급되는 것을 뛰어넘어 거의 모든 사용자들이 인터넷 서비스를 사용하고 상품들을 소비한다. 어떤 물건을 구매하기 위해서 직접 가서 상품을 구매하기보다 택배 배송을 서비스해주는 회사인 쿠팡 또는 SSG몰 네이버 쇼핑들을 사용하게 되며 음식을 먹게 될 때도 배민이나 요기요 같은 배달 서비스를 사용한다. 어떤 것을 구매하지 않고 소비할 수 있는 유튜브의 영상 콘텐츠와 웹툰의 만화들도 마찬가지이다. 위의 모든 IT 서비스들의 공통점은 소비할 수 있는 아이템이 매우 많다는 것이고 이에 따라 각 사용자들은 원하는 상품을 찾기 위한 더 효율적인 방법들이 필요해졌다. 먼저 사용자가 상품을 어떤 식으로 찾아 소비하는지에 따라 2가지 방식으로 나누는 것이 가능하다. Pull 방식 (Searching) 유..

딥러닝의 레이어를 훨씬 깊게 쌓을 수 있게 영향을 준 이번 논문은 Computer Vision 분야의 대회였던 ILSVRC에서 2위를 차지한 VGGNet에 대한 논문이다. 레이어를 깊게 쌓을수록 파라미터의 수가 많아져 계산량이 늘어나고 시간이 오래 걸린다는 단점이 있었을 텐데, 이를 어떻게 극복했는지 신경 쓰면서 보면 좋은 논문이다. Introduction 2015년 당시 고해상도의 이미지를 입력받아, 사물이나 물체를 인식하여 분류하는 대회인 ILSVRC에서 Convolution연산을 사용하는 딥러닝 모델(ConvNet)을 사용하는 팀들이 우수한 성적들을 많이 보여주고 있었다. 특히 Computer Vision 분야에서는 ConvNet은 마치 흙속의 진주와도 같았고 그렇기에 많은 사람들이 이를 개선하기 ..