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[CNN 알고리즘들] VGG-F, VGG-M, VGG-S의 구조 by bskyvision.com VGG-F, VGG-M, VGG-S는 속도와 정확도의 트레이드오프를 고려한 모데들로, 서로 간의 주요 차이점은 속도가 정하고 있음을 알 수 있다. 예를 들어, VGG-F의 경우 fast 즉 빠름에 초점을 맞춘 모델이며, S의 경우 slow, M은 medium으로 둘의 중간정도라고 볼 수 있다. 세 모델은 5개의 convolution 층들과 3개의 fully-connected 층들로 구성돼 있다. VGG-F를 예시로 하여 살펴보고, 이를 바탕으로 VGG-M과 VGG-S를 이해해보자. - 입력값: VGG-F의 경우 224X224X3 sized image를 입력받을 수 있는데, 여기서의 3은 rgb 컬러이미지를 의..