현재의 딥러닝 붐이 있을 수 있도록 한 2016년 마이크로소프트의 ResNet 연구(Deep Residual Learning for Image Recognition) 26만회.
2012년 이미지 인식 기술 AlexNet(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks) 14만회
현재의 트랜스포머 기술의 근간인 2017년 구글의 Attention is All You Need 17만회
그렇다면, 0부터 9까지의 손글씨 데이터셋인 MNIST 손글씨 숫자 데이터셋논문은? 1998년으로 오래되긴 했지만, 아니 오래되었음에도 불구하고 75만회. (실제 논문에서 제시한 알고리즘 LeNet-5라는 초기 CNN 아키텍처는 현재는 사용이…)
바로: MNIST는 조금 특수한 경우인 것은 맞지만, 좋은 데이터는 상당히 오랜 기간 강한 관심을 받는다-0-!