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10_Wiki/Topics/AI/ResNet-Architectures.md

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 id: DL-RES-ARCH-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, resnet, neural-architecture, computer-vision, bottleneck-layer, model-design]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[ResNet Architectures (ResNet 아키텍처)]]
+# ResNet Architectures (ResNet 아키텍처)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "작은 망(18, 34)은 정직한 결합(Basic Block)으로, 거대한 망(50, 101, 152)은 압축된 결합(Bottleneck)으로 설계하여 성능과 연산 효율의 정교한 밸런스를 달성하라" — 잔차 학습 원리를 바탕으로 층의 깊이와 복잡도를 체계적으로 설계한 ResNet 시리즈의 구체적 명세와 변형 모델들.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 비전 서비스의 요구 성능에 따라 엣지 기기용(ResNet-18)부터 고성능 서버용(ResNet-101/152)까지 최적화된 아키텍처 프리셋을 제공함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Residual-Networks]], [[Deep-Learning-Foundations]], [[Convolutional-Neural-Networks-CNN]], [[Model-Compression-and-Deployment]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/ResNet-Architectures.md]]
+- [[Residual-Networks]], Deep-Learning-Foundations, Convolutional-Neural-Networks-CNN, Model-Compression-and-Deployment
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/ResNet-Architectures.md