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AlexNet이라고 흔히 불리는 이번 논문은 2012년 이미지 분류 대회에서 우승을 차지한 모델이다. CNN을 사용한 딥러닝 구조에서 어떻게 많은 120만 장의 사진들을 그 당시 기술로 처리를 하였고, 파라미터 수가 많은데 과적합 문제를 어떻게 해결했는지 알아볼 수 있는 좋은 논문이다. INTRODUCTION 2012년, 객체 인식(Object Recognition)을 하기 위해서는 머신러닝을 사용한 방법들이 거의 필수적으로 다가왔고 그 성능을 끌어올리기 위해서는 많은 양의 데이터셋이나 더 강력한 모델 그리고 오버 피팅을 방지하기 위한 기술들이 필요했다. 따라서 약 100만 개의 데이터를 학습시키기 위한 모델이 필요했었고, 수천 가지의 카테고리로 분류하기 위해서는 가지고 있지 않은 데이터에 대해서도 좋은..