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depthwise separable convolution 2

[논문 읽기] MobileNet(2017) 리뷰, Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

이번에 읽어볼 논문은 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application 입니다. MobileNet은 Depthwise separable convolution을 활용하여 모델을 경량화했습니다. Xception은 Depthwise separable convolution을 활용하여 감소한 파라미터 수 많큼 층을 쌓아 성능을 높이는데 집중했는데요. MobileNet은 반대로 경량화에 집중합니다. MobileNet이 경량화에 집중한 이유는 핸드폰이나 임베디드 시스템 같이 저용량 메모리환경에 딥러닝을 적용하기 위해서는 모델 경량화가 필요하기 때문입니다. 메모리가 제한된 환경에서 MobileNet을 최적으로 맞추기 위해 ..

[논문 읽기] Xception(2017) 리뷰, Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

이번에 읽어볼 논문은 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 입니다. Xception은 Inception 모듈에 대한 고찰로 탄생한 모델입니다. Xception은 완벽히 cross-channel correlations와 spatial correlations를 독립적으로 계산하기 위해 고안된 모델입니다. 이를 위해 세로운 Inception 모듈을 제안합니다. cross-channel correlation와 spatial correlation이 무엇인지 기존 Inception 모듈을 살펴보면서 알아보겠습니다. 1. Inception hypothesis Inception 모듈에 대한 저자의 해석입니다. 흥미롭게 읽었네요. 아래 그림은 In..

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