딥러닝의 부흥과 CNN의 발전

2000년대에 들어서면서 데이터의 폭발적 증가와 GPU의 발전은 CNN이 대규모 데이터셋을 학습할 수 있는 환경을 제공했습니다. 2012년, CNN을 기반으로 한 알렉스넷(AlexNet)이 이미지넷(ImageNet) 대회에서 우승하면서 심층 신경망의 성능이 주목받기 시작했습니다. 알렉스넷은 5개의 합성곱층과 3개의 완전 연결층으로 구성된 구조로, 데이터의 공간적 패턴을 잘 학습하는 특성을 보여주었습니다. 이 대회에서 알렉스넷이 거둔 성공은 많은 연구자와 기업이 딥러닝 연구에 적극적으로 참여하는 계기가 되었습니다.

▲ 그림 1-29 알렉스넷의 개념도
출처: https://www.mdpi.com/2072-4292/9/8/848