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딥러닝(CNN) 아키텍쳐 개발하고나서 실제 적용은?
딥러닝 아키텍쳐 관련 공부중에 궁금한것이 생겼습니다.CNN분야에서 VGGNET, ResNet등 여러 아키텍쳐가 개발되곤 했지만,본질적으로 공통의 목표는 최적의 Weight, Bias를 구하는거잖아요?(Classfication이든 Detection이든)여기까지는 블로그자료도 있고, 여러가지 참고할게 많아서 이해가 되었습니다.궁금한 점은, 이렇게 학습완료된 모델을 가지
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