RepVGG: Residual Network에 대한 새로운 해석
다수의 convolution layer로 구성된 AlexNet이 등장한 이래 딥러닝 모델의 구조에 대한 많은 연구들이 있어 왔습니다. 예를 들어, Google Inception은 3×3, 5×5, 7×7 등 서로 다른 커널 크기를 갖는 convolution layer를…
MEAL v2: ResNet-50으로 ImageNet Top-1 80% 달성하기
여러 네트워크 모델을 앙상블로 결합하면 성능이 오르는데, 총 네트워크의 크기와 추론 시간도 함께 증가하기 때문에 실제로 적용할 때는 어려움이 많은 것이 현실입니다. MEAL(Multi-model Ensemble via Adversarial Learning)은 이러한 점을 해결하기…
