안녕하세요!
데이콘 서포터즈인 데이크루 1기에 선발되어 열심히 활동하려고 하는 장어진입니다.
본 카테고리에 올라오는 글은 데이콘 서포터즈 "데이크루" 1기 활동의 일환입니다.
이번 6주차에 해당하는 22년도 2월 14일부터 2월 22일까지 제가 작성한 글을 소개하려고 합니다.
첫번째 내용은‘Neural Architecture Search with Reinforcement Learning’ NAS라고 알고 있는 논문에 대해 정리해봤습니다. 6주차부터는 들어봤을 법한 기초 CNN 논문을 어느정도 정리한 것 같아 어떤 것을 해야하나 고민했습니다.. cs231n에서 잠깐 NASNet인가 NAS인가 언급되었던 것 때문에 궁금해서 찾아보고 정리했습니다.
이전 글들과 마찬가지로 관심있으신 분들은 하단의 링크 참고해주세요.
https://dacon.io/forum/406018?utm_source=dacrew&utm_medium=415489&utm_campaign=dacrew_1
[논문 리뷰] NAS(Neural Architecture Search)
dacon.io
두번째 내용은 MobileNet 입니다. 경량화 모델이죠. Xception이랑 아이디어는 같지만 다양한 분야에 다양한 디바이스에 적용할 수 있게 경량화에 초점을 두고 개발한 모델입니다. depthwise separable convolution을 기반으로 파라미터나 cost를 획기적으로 줄이고 width multiplier이나 resolution multiplier을 통해 기본 모바일넷보다 더 경량화한 모델을 만들 수 있게 하이퍼 파라미터를 제시했습니다.
자세한 내용은 하단 링크를 참고해주세요!
https://dacon.io/forum/406019?utm_source=dacrew&utm_medium=415489&utm_campaign=dacrew_1
[논문 리뷰] MobileNet, 경량화 모델
dacon.io
데이크루 1기 장어진
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