[paper] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (2014)

• CNN의 깊이가 성능에 끼치는 영향 ​
• Top-5, top-1 : softmax의 output에서 n번째 높은 수치를 가지는 값 중에 정답이 있는 경우 ​
• VGC-16 : Visual Geometry Group + 16 layers​
• Input : 224x224 fixed ​
• 모든 convolution layer에서 3x3필터만 사용 => 16-19레이어에 달하는 깊은 신경망 가능 ​
• Conv layer 많이씀 => ReLU 적용 많이시킴, parameter의 수 감소 ​
• 네트워크가 깊어질수록 이미지 분류 정확도 높아짐