caffe, vgg-16, googlenet의 차이점

세 가지 모두 딥러닝 분야의 용어입니다.

Caffe는 현재 이미지 분야에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼입니다. 많은 국내외 전문가들이 Caffe를 실험적인 플랫폼으로 사용하고 있는 이유 중 하나는 Caffe가 더 일찍 개발되었기 때문이라고 생각합니다. 시간이 지남에 따라 수많은 딥러닝 연구 결과가 축적되었습니다. 예를 들어, 직접 실행할 수 있는 코드와 사전 학습된 모델을 사용하여 쉽게 실험을 수행할 수 있습니다. 둘째, 이전 방법과 비교하려는 경우입니다. 실험에 사용된 데이터, 플랫폼 등 방법 이외의 요소를 일관되게 유지해야 합니다.

vgg-16은 심층 컨볼루션 신경망 모델로, 16은 Alexnet 이후 가장 대표적인 심층 모델 중 하나로 이미지 분류 등의 작업에서 좋은 결과를 얻었습니다.

Googlenet은 Google이 설계한 심층 컨볼루션 신경망 모델입니다. 첫 번째 버전은 최대 22개 계층까지 가능합니다. 이 네트워크는 희소 학습 아이디어를 채택하고 희소 네트워크 매개변수를 통해 네트워크 크기를 늘립니다.

Caffe와 유사한 플랫폼에는 Tensorflow, theano, torch, paddle 등이 포함됩니다.

vgg-16 및 googlenet과 같은 네트워크 구조는 훨씬 더 다양하고 대표적입니다. alexnet, resnet