[딥러닝] EfficientNet 모델의 개요 및 특징
개요 네트워크의 깊이(Depth), 필터 수(Width), 이미지 Resolution 크기를 최적으로 조합하여 모델 성능 극대화하는 것입니다. 기존에는 이 세 가지를 수동으로 조절하였지만, compound scaling방법을 연구합니다. 깊이, 필터 수, 이미지 크기가 일정한 관계가 있다는 것을 알아내고, 이 관계를 수식으로 만듭니다. 위의 그림을 보면, 상대적으로 타 모델 대비 높은 정확도와 적은 파라미터, 연산 수를 나타냅니다. 필터 수, 깊이를 일정 수준 이상 늘려도 성능 향상은 미비하지만, 이미지 크기는 어느 정도 약간씩 성능 향상이 지속되고 있습니다. 이미지 해상도가 높을 경우 더 큰 Receptive field가 더 많은 픽셀을 포함하는 비슷한 피처들을 잘 캡처할 수 있습니다. 그리고 더 많은..
2022. 3. 20.
