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논문 기본 정보
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- 학술저널
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- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.4 No.1
- 발행연도
- 2015.2
- 수록면
- 35 - 43 (9page)
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Over the past couple of years, tremendous progress has been made in applying deep learning (DL) techniques to computer vision. Especially, deep convolutional neural networks (DCNNs) have achieved state-of-the-art performance on standard recognition datasets and tasks such as ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Among them, GoogLeNet network which is a radically redesigned DCNN based on the Hebbian principle and scale invariance set the new state of the art for classification and detection in the ILSVRC 2014. Since there exist various deep learning techniques, this review paper is focusing on techniques directly related to DCNNs, especially those needed to understand the architecture and techniques employed in GoogLeNet network.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Deep Convolution Neural Networks
3. A Deeper and Wider CNN
4. Conclusions
References
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