ConvNeXt 편집하기 (부분)

==주요 특징==
*'''대형 커널 사용''': 기존 3×3 커널 대신 더 큰 7×7 커널을 사용하여 넓은 수용 영역(receptive field)을 확보하였다.
*'''활성 함수 변경''': ReLU 대신 GELU를 채택하여 더 부드러운 비선형성을 제공한다.
*'''정규화 기법 개선''': Batch Normalization(BN)을 Layer Normalization(LN)으로 대체하여 학습 안정성을 높였다.
*'''구조 단순화''': 스테이지(stage)별 블록 수를 (3, 3, 9, 3)으로 조정하여 Swin Transformer와 비슷한 균형 잡힌 계층 구성을 구현하였다.
*'''Depthwise Convolution 적용''': 연산 효율을 높이고 파라미터 수를 줄이기 위해 깊이별 합성곱을 활용하였다.