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딥러닝: EfficientNet 스케일링 방법

딥러닝 모델의 효율성을 높이는 것은 매우 중요한 과제이다. 특히, 제한된 자원(예: 계산 능력, 메모리)에서 최상의 성능을 얻기 위해서는 모델의 크기와 구조를 효과적으로 조절해야 한다. EfficientNet은 이러한 목표를 달성하기 위해 개발된 모델로, 스케일링(Scaling) 방법을 통해 다양한 크기의 모델을 생성하여 성능과 효율성 간의 균형을 맞춘다.🚀 EfficientNet 소개EfficientNet은 이미지 분류(Image Classification) 문제에서 뛰어난 성능을 보이는 모델이다. 이 모델의 핵심은 모델의 너비(Width), 깊이(Depth), 해상도(Resolution)를 균형 있게 조절하는 Compound Scaling 방법을 사용한다는 점이다. 이는 모델의 크기를 키우면서도 계..
딥러닝 2025. 3. 28. 08:15
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