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🚀 SqueezeNet 소개: 소형 CNN의 혁신SqueezeNet은 딥러닝 분야에서 특히 제한된 자원(계산 능력, 메모리)을 가진 환경에서 효율적인 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망) 아키텍처를 설계하기 위해 개발되었다. 이 아키텍처는 2016년에 ICLR(International Conference on Learning Representations)에 발표되었으며, AlexNet과 유사한 정확도를 유지하면서 파라미터 수를 크게 줄여, 모델의 크기를 압축하는 데 성공했다. SqueezeNet은 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 환경에서 딥러닝 모델을 실행하는 데 매우 적합하다.💡 SqueezeNet의 핵심 아이디어: Fire ModuleSqueezeNet..

🤔 딥러닝 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 Convolutional Neural Networks (CNN, 합성곱 신경망)의 발전을 이끈 중요한 아키텍처 중 하나인 Inception 네트워크에 대해 알아보겠습니다. CNN은 이미지 인식, 객체 감지, 그리고 자연어 처리와 같은 다양한 딥러닝 task에 널리 사용되고 있으며, Inception 네트워크는 CNN의 성능을 향상시키는 데 크게 기여했습니다.💡 Inception 네트워크란 무엇인가요? (What is Inception Network?)Inception 네트워크는 구글에서 개발한 딥러닝 아키텍처로, CNN의 깊이와 너비를 효율적으로 늘리기 위한 혁신적인 방법을 제시했습니다. 기존 CNN은 레이어를 깊게 쌓는 방식으로 특징을 추출했지만, I..