Lenet-5를 이어 일반적인 CNN 구조가 정착됐다. 일반적인 CNN 구조라 하면 Conv-Layer > Normalication, Pooling > FC 구조이다. ImageNet과 같은 데이터 크기가 큰 경우 모델을 더 Deep하게 Layer 수를 늘리고 Dropout을 이용해 overfitting을 피하도록 했다. 점점 AI 기술이 모바일이나 임베디드 상에서 효율적으로 활용하기 위해 연산량을 줄이도록 하는 알고리즘을 개발하게 됐다. GoogleNet은 기존 AlexNet 보다 1/12 배의 연산량을 가진다. Inception Module을 사용하는 것이 그 이유인데, 모듈 구조를 살펴보자. 대표사진 삭제 Inception module 일단 여기서 가장 중요한 것은 1x1 Convolution 이다..
