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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 ..