이 문서는 딥러닝의 발전과 컨볼루션 신경망(CNN)에 관한 내용을 다루고 있으며, 특히 'GoogLeNet'이라는 새로운 아키텍처를 소개합니다. 이 아키텍처는 효율적인 계산 자원 사용을 강조하며, 딥러닝의 성능 향상에 중요한 기여를 하고 있습니다. Inception 모듈을 통해 네트워크의 깊이와 폭을 증가시키면서도 계산 비용을 일정하게 유지하는 방법을 제시합니다. 이러한 구조적 혁신은 이미지 인식과 객체 탐지 영역에서 막대한 성과를 이루게 하였습니다. 본論문을 통해 이미지 처리에 있어 향후 발전 가능성을 느끼고, 딥러닝 네트워크의 전략적 설계에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.핵심 용어딥러닝: 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 처리하고 학습하는 기계 학습의 한 종류입니다. 이는 사람의 뇌 기능을 모..