LLM 추론 최적화 - 딥러닝, Residual Networks (ResNet)

https://www.geeksforgeeks.org/deep-learning/residual-networks-resnet-deep-learning/

2026.5.12
[Residual Networks (ResNet) - Deep Learning]

이 자료는 심층 신경망의 고질적인 문제인 성능 저하와 기울기 소실 현상을 극복하기 위해 제안된 잔차 네트워크(ResNet)의 핵심 원리와 구조를 설명하고 있습니다. 이 아키텍처는 지름길 연결(Skip Connections)을 통해 데이터를 직접 다음 층으로 전달함으로써, 모델이 복잡한 전체 매핑 대신 잔차 학습(Residual Learning)에 집중하여 수백 개 이상의 층을 안정적으로 쌓을 수 있게 합니다. 본문은 ResNet-34와 같은 구체적인 모델 구성부터 텐서플로를 활용한 구현 단계까지 폭넓게 다루며, 기존 방식보다 적은 파라미터로도 높은 정확도를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 결과적으로 이 텍스트는 ResNet이 어떻게 이미지 인식 분야의 한계를 돌파하고 딥러닝 기술의 비약적인 발전을 이끌었는지 그 기술적 가치를 체계적으로 전달하고 있습니다.

 

Residual Block

 

 

ResNet34

 

Residual Block