1. LeNet 20여년 전에 제안된 첫 CNN LeNet은 손글씨 숫자를 인식하는 네트워크로 1998년에 제안되었다. 위 그림과 같이 합성곱 계층과 풀링 계층을 반복하고, 마지막으로 완전연결 계층을 거치면서 결과를 출력한다. '현재의 CNN'과 달리 활성화 함수로 시그모이드를 사용하고 서브샘플링을 하여 중간 데이터의 크기가 작아진다. 2. AlexNet 2012년에 발표되어 딥러닝 열풍을 일으키는데 큰 여할을 했다. 합성곱 계층과 풀링 계층을 거듭하며 마지막으로 완전연결 계층을 거쳐 결과를 출력한다. 활성화 함수로 ReLU를 사용하였다. LRN이라는 국소적 정규화를 실시하는 계층을 이용한다. 드롭아웃을 사용한다. 3. VGGNet 합성곱 계층과 풀링 계층으로 구성되는 기본적인 CNN이다. 다만 비중있는..