VGGNet

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해당 강의는 "혁펜하임의 AI DEEP DIVE"를 수강하고 작성되었습니다.  VGG net의 골자인 첫번째 구조를 table로 나타낸 것이 위 표의 D 부분이다. 해당 부분에 대해 순서대로 이해해 보겠다.Input data : input으로는 3x224x224 size의 image를 받는다.conv3-64 통과 : conv3-64는 64x3x3x3을 의미하는데 이는 64개의 3x3x3 필터로 이미지를 컨볼루션 하겠다는 의미이다. (zero padding은 1로 설정한다고 논문에 나와있다.출력 shape : conv3-64를 거치면 64x224x224conv3-64 통과 : 위의 출력 shape에 대하여 conv3-64의 필터는 64x64x3x3출력 shape : conv3-64를 거치면 64x224x2..