네트워크 경량화 Intro

julyjuny 2021. 8. 19. 15:01

[참고 사이트]

[Intro] 딥러닝 경량화 모델 방법론 소개

2014년 Google이 제시한 Incetption V1은 약 5M의 파라미터를 가지고 있으며 ImageNet 데이터셋에서 약 69%의 정확도를 보여주었다. 2017년 발표된 ResNext101은 83.6M개의 파라미터를 가지고 있으며 80.9%의 정확.

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