Deeper Learning

Abstract CNN모델에서 depth, width, resolution 측면에서 세심한 밸런싱을 통해 더 좋은 성능을 이끌어낼 수 있다. 간단하며 효과적인 compound coefficient을 통해 depth, width, resolution의 dimension을 uniform 하게 scaling 하는 방법을 제시한다. EfficientNets은 기존 ConvNets의 성능을 뛰어넘었으며 EfficientNet-B7은 ImageNet에서 84.3% top-1 acc로 SOTA를 달성하였다. 기존 최고 성능 모델과 비교하였을 때 inference에서 8.4x smaller, 6.1x faster Transfer learning에도 좋은 성능을 보였다. (CIFAR-100, Flowers SOTA) 1..