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Siamese Neural Network? 샴 쌍둥이 네트워크(Siamese Neural Network)는 두 개의 동일한 신경망을 공유 가중치로 구성하여 두 입력 간의 유사성을 학습하도록 설계된 신경망 구조이다. 일반적으로 두 입력의 특성을 추출하고, 이 특성 간의 거리를 계산하여 두 입력이 얼마나 유사한지를 평가하는 데 사용된다.옛날 옛적, 마을에 두 명의 똑같이 생긴 쌍둥이 탐정(형제)이 살고 있었다. 이들은 서로 매우 닮았을 뿐만 아니라, 같은 사고방식과 분석 능력을 가지고 있어 사건을 해결하는 능력이 뛰어났다.어느 날, 마을에서는 두 개의 미스터리한 편지가 발견되었다. 사람들은 궁금해했다."이 두 편지가 같은 사람이 쓴 걸까?""아니면 완전히 다른 사람이 쓴 걸까?"마을 사람들은 누구에게 의뢰해..

1. ResNet(Residual Network)이란?ResNet(Residual Network)은 딥러닝의 이미지 처리 분야에서 매우 깊은 신경망을 효과적으로 학습하기 위해 설계된 신경망입니다. 딥러닝 모델이 깊어질수록 발생하는 문제(기울기 소실 문제)를 해결하기 위해 Residual Block이라는 개념을 도입했습니다.2. ResNet의 핵심 개념: Residual BlockResidual Block은 ResNet의 기본 단위입니다. 기존의 신경망은 입력 데이터를 다음 레이어로 단순히 전달합니다. 하지만 Residual Block은 데이터를 변환하는 대신, 변환 결과에 입력 데이터를 더해줍니다. 이를 **스킵 연결(Skip Connection)**이라고 합니다.왜 Residual Block이 중요한가..