이번에 읽어볼 논문은 NasNet, Learning Transferable Architectures for Scalabel Image Recognition 입니다. NasNet은 RNN을 활용하여 생성된 convolution block으로 구성되어 있습니다. 이와 대조적으로 ResNet, Inception, MobileNet 등등은 사람이 블락을 설계하고, 블락을 쌓아서 모델을 구축했었습니다. 대표적으로 ResNet은 residual block을 설계하고, 차곡차곡 쌓아서 ResNet을 구축했었죠. NasNet은 block을 사람이 설계하는 것이 아니라, 강화학습과 RNN을 활용하여 block을 설계한 것입니다! 그리고 NasNet은 당시 SOTA를 달성합니다. 딥러닝이 생성한 모델 구조가 사람이 설계한..
