AI 요약관련 정보

• 댄스넷은 밀집 연결 방식을 사용하여 깊은 네트워크를 구성하며, 이전 층의 출력이 이후 모든 층에 전달됩니다. 🔗
• 밀집 블록은 배치 정규화와 렐루 함수를 사용하며, 1x1 및 3x3 합성곱을 통해 특징을 추출합니다. 🧱
• 전환 블록은 채널 수를 줄이고 평균 풀링을 통해 공간적 크기를 축소하여 연산량을 감소시킵니다. 📉
• 모바일넷은 깊이별 분리 합성곱을 사용하여 파라미터 수를 줄이고 효율성을 높입니다. 💡
• 렐루6 함수는 모바일넷에서 그레디언트 폭주를 방지하기 위해 최댓값을 6으로 제한합니다. ✂️