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딥러닝: SqueezeNet: 컴팩트 CNN 아키텍처

🚀 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 2025. 3. 28. 08:13
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