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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 2 편
Vision Transformer(ViT) 논문 완벽 분석: 이미지 한 장은 16x16 단어의 가치가 있다 ♪ 들을 수 있어요
Google의 ViT 논문을 심층 분석한다. 이미지를 패치 시퀀스로 변환하는 혁신적 접근, Patch Embedding과 Position Embedding의 원리, CNN 대비 성능과 데이터 효율성 트레이드오프, 그리고 DeiT, Swin Transformer, BEiT 등 후속 연구까지 총정리한다.
2026-03-01 · 45 분 읽기 #vit#vision-transformer#computer-vision#transformer#image-classificationResNet 논문 완벽 분석: 잔차 연결(Residual Connection)이 딥러닝의 깊이 한계를 돌파한 방법 ♪ 들을 수 있어요
Microsoft의 ResNet 논문을 심층 분석한다. Degradation 문제의 발견, Skip Connection의 수학적 원리, Bottleneck 구조, ImageNet ILSVRC 2015 우승 아키텍처를 수식과 코드로 정리하고 ResNet이 현대 딥러닝에 미친 영향을 조망한다.
2026-03-01 · 42 분 읽기 #resnet#residual-learning#cnn#computer-vision#image-classification