Deeper Learning

Abstract CV recognition performance을 향상시키기 위해 많은 복잡한 neural network architectures가 연구되었다. high computing resource를 요구하지 않고 온 디바이스로 한정된 resource에서 모델을 동작시키기 위해 adaptive convolutional kernel을 제시 input image가 dynamic하게 kernel을 결정 Adaptive kernels을 사용한 모델은 기존 CNN 보다 2배 이상 수렴이 빨랐으며, LeNet base model에서 MNIST dataset에 대해 99% 이상의 정확도를 달성하는데 66배 적은 parameters만 필요로 하였음 1. Introduction SOTA CV 모델은 대부분 deep..