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[논문리뷰]EfficientNet： Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 리뷰
컨볼루션 신경망(ConvNets) 일반적으로 고정 자원 예산으로 개발된다. 더 많은 경우에는 정확성을 높이기 위해 scaled up하며, 리소스를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 모델 스케일링을 체계적으로 연구하고 다음을 식별한다. 네트워크 깊이(network depth), 폭(width), and 해상도의 균형(resolution)을 주의 깊게 조정하면 성능이 향상되고, 이 관찰을 기반으로 새로운 확장을 제안한다. 단순하면서도 매우 효과적인 복합 계수를 사용하여 깊이/폭/해상도 모든 차원을 균일하게 스케일링하는 방법을 MobileNet 및 ResNet에 이 방법의 효과를 보여준다. EfficientNet은 이전 ConvNet보다 훨씬 높은 정확도와 효율성을 달성한다. 특히, EfficientNet-B7..
[논문리뷰] GroupFace : Learning Latent Groups and Constructing Group-based Representations for Face Recognition (잠복 그룹 학습 및 얼굴 인식을위한 그룹 기반 표현 구성) 1장
얼굴 인식 분야에서 모델은 더 적은 차원 임베딩 기능으로 수백만 개의 얼굴 이미지를 구별하는 방법을 배우며, 그러한 방대한 정보는 단일 분기로 기존 모델에 제대로 인코딩 되지 않을 수 있다. 임베딩 기능의 품질을 향상하기 위해 여러 그룹 인식 표현을 동시에 활용하는 GroupFace라는 새로운 얼굴 인식 전문 아키텍처를 제안한다. 제안된 방법은 추가 인간 주석 없이 각 그룹에 속하는 샘플 수의 균형을 맞추는 자체 분산 레이블을 제공하고 대상 ID의 검색 공간을 좁힐 수 있는 그룹 인식 표현을 학습한다. 광범위한 절제 연구와 시각화를 보여줌으로써 제안된 방법의 효과를 입증한다. 제안된 방법의 모든 구성 요소는 계산 복잡성이 미미하게 증가하여 종단 간 방식으로 훈련될 수 있다. 제안된 방법은 LFW, YTF..