depth1 [논문리뷰]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 이 논문을 읽기 전에 알면 좋겠다고 생각한 것(내가 몰랐던 것) 1) NAS : Neural architecture search, 예를 들어 CNN모델의 경우 task와 데이터셋에 따라 최적의 모델 구조가 달라지는데, 이를 자동으로 task에 가장 최적인 네트워크 구조를 편리하고 빠르게 탐색하는 방법론을 연구하는 분야 2) FLOPS : floating point operations per second ->초당 부동소수점연산(횟수) (모델의 효율성을 측정하는 용도인 듯) Abstract 지금의 CNN모델들은 자원(대표적으로 GPU성능인듯)이 허락하는 내에서 연산량을 키워왔다. 이 논문에서 심플하지만 효율적인 복합계수(compound coefficient)를 사용해 모델의 깊이/너비/해상도를 스케일링하는 .. 2022. 1. 23. 이전 1 다음
