AlexNet은 2012년에 발표된 이미지 분류 CNN 아키텍쳐이고, 그 당시에 타 모델들에 비해 뛰어난 성능으로 이미지 객체 인식 대회인 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge에서 우승을 했다. 처음으로 CNN 기반 딥러닝 모델이 고전적 이미지 분류 모델들의 성능을 앞지른 사례로 딥러닝이 많은 주목을 받기 시작하는 계기가 됐다고 한다. 오늘은 AlexNet의 어떠한 구조적 특징들이 큰 성능 향상으로 이어질 수 있었는지 논문의 내용을 토대로 살펴보고 신경망을 pytorch로 구현해보겠다. 논문 링크: https://papers.nips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Pap..
