ResNet은 Deep Neural Network에서 발생하는 Gradient Vanishing을 해결하기 위해 탄생한 모델링 기법이다. 구현 및 코드는 매우 간단하지만 개념을 알기 쉽게 정리해 봤다! ResNet 논문의 제목은 “Deep Residual Learning for Image Recognition”이다. 논문의 제목처럼 ResNet은 깊은 레이어를 가진 모델의 학습에서 생기는 문제점을 개선하고자 개발된 메커니즘이다. ResNet은 매우 간단하다. 현재 레이어의 출력값에 입력 x를 더해주면 끝이다. 다음 그림을 보면 직관적으로 이해할 수 있을 것이다. 위의 그림처럼 ResNet은 두 개의 레이어를 기준으로 설정할 수도 있고, 한 개로 설정할 수도 있다. 레이어의 구조와 구현은 매우 간단하지만,..