ResNet(Residual Network) 깊은 신경망을 효과적으로 학습하기 위해 개발된 모델 잔차 학습(Residual Learning) 개념을 도입하여 기울기 소실(Vanishing Gradient)문제를 해결2015년 Microsoft Research에서 개발었으며, ImageNet 챌린지(ILSVRC) 2015에서 우승 신경망의 깊이가 깊어질수록 더 복잡한 패턴을 학습 할 수 있지만, 오차 역전파 시 기울기가 매우 작아지거나 커져 가중치 업데이트가 제대로 이루어지지 않는 기울기 소실(Vanishing Gradient) 또는 기울기 폭발(Exploding Gradient) 문제로 인해 학습이 어려워 짐→ 네트워크를 깊게 쌓을수록 성능이 오히려 저하되는 문제 발생 잔차 학습(Residual L..
