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ILSVRC 는 2010년에 시작된 대용량 이미지를 대상으로 한 이미지 클래스를 분류하는 경진
대회로, 매년 이미지 분류의 정확도가 향상됩니다. 그림 1-2는 ILSVRC에서 연도별 판정

오답률을 보여 줍니다.

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그림 1-2 ILSVRC에서 연도별 판정 오답률

깊이의 혁명

2012년부터 본격적으로 딥러닝을 이용하면서 판정 오답률이 25.8%에서 16.4%로 한 번에

9.4% 포인트나 낮아졌습니다.

2012년 ILSVRC에서 우승한 모델은 8개의 계층을 가진 신경망(Neural Network)으로 AlexNet이
라고도 합니다. 신경망의 다층화는 매년 발전하여 2014년에는 VGG라고 하는 19개의 계층
모델과 GoogLeNet(22계층)이 나타났고, 2015년에는 152계층의 ResNet을 사용한 모델이

판정 오답률 3.57%로 우승했습니다. 이 3.57%라는 판정 오답률은 사람이 눈으로 보는 것보
다 더 정확하다고 이야기할 수 있을 정도의 정확도입니다.

* Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition의 약어로 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/에서 자세한 정보
를 얻을 수 있습니다.
** 출처 : Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Lecture7, p.78

1장 이 책의 개요와 준비 15

딥러닝 부트캠프(본문)최종.indd 15 2017-12-06 오후 3:25:37