[책 요약] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1-Chapter 8. 딥러닝

더 깊게더 깊은 신경망으로이전 챕터와 달리 아래와 같이 더 깊은 신경망을 사용하면 어떻게 될까?합성곱 계층의 채널 수는 앞 계층에서부터 16, 16, 32, 64 ,64로 늘려간다3x3의 작은 필터를 사용한 합성곱 계층ReLU드랍아웃AdamHe 초기화이 모델의 Mnist 결과는 99.38%이다정확도를 더 높이려면?데이터 확장(Data augmentation)데이터를 회전하거나 이동일부를 잘라내는 crop좌우를 뒤집는 flip깊게 하는 이유신경망의 매개변수 수가 줄어든다.층을 깊게 한 신경망은 깊지 않은 경우보다 적은 매개변수로 같은 혹은 그 이상의 수준의 표현력을 달성할 수 있다.위와 같은 그림에서, 5X5 = 25개의 매개변수가 필요했던 것이 층을 깊게 하면 3X3 + 3X3 = 18개만 있으면 5X5..