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1. SRResNet[1] 앞서 포스팅했던 (codinglilly.tistory.com/4) SRCNN 과정을 한 블록으로 생각하여 계속 쌓아 모델을 만들면 일정 깊이까지는 높은 정확도를 보인다. 그러나 일정 깊이 이상에서는 기울기 폭발이나 기울기 소실의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 고안된 모델 구조가 SRResNet이다. 0) Batch SRResNet을 말하기에 앞서 batch의 개념을 살펴보자. 학습을 할 때 방대한 양의 데이터를 모두 처리하며 학습하는 것은 비효율적이고 많은 parameter과 시간을 요구한다. 따라서 입력 데이터를 일정한 size로 나눈 후, 해당 batch에 대한 학습을 진행한다. Batch별 학습 결과를 정규화하여 한 데이터셋에 대한 학습 결과를 도출하게 되는데, 이..