오늘 리뷰할 논문은 VGGNet에 관한 논문입니다. VGGNet은 2014년에 발표된 논문으로, 당시 딥러닝에서 중요한 문제였던 신경망의 깊이가 깊어지면 성능이 떨어지는 문제를 해결한 논문입니다. 기존의 CNN 구조들이 상대적으로 얕았던 반면, VGGNet은 매우 깊은 네트워크 구조를 도입하여 이미지 인식에서 더 높은 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. VGGNet은 Computer Vision 분야의 대회인 ILSVRC에서 GoogLeNet보다 이미지 분류 성능은 약간 낮았지만, 다른 연구들에서는 뛰어난 성능을 보여줍니다. 또한, 최근에는 이미지 특징(feature)을 추출하는 데 널리 활용되며, 기본 네트워크 모델로 자리 잡고 있습니다. 그러나 많은 메모리를 사용하여 연산 비용이 크다는 단점도 존재..