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MNasNet과 PROXYLESSNAS와 ONCE-FOR-ALL network 알아보기

MNasNet과 PROXYLESSNAS와 ONCE-FOR-ALL network 알아보기

1. MnasNet search space에 여러 후보 setting architecture를 올려두고 controller가 sampling을 통해 선택 trainer가 sample로 선택된 architecture를 가진 모델을 훈련해서 accuracy를 평가 그 다음에 mobile phone에 직접 넣어서 latency를 측정해봄 accuracy와 latency를 통하여 ‘multi-objective reward’라는 것을 계산하여 이를 바탕으로 다음 model을 선택 이전까지는 mobile phone에 넣어본 것이 아니고 그냥 감으로 좋을 것이다라고 생각하여 compression을 해왔지만 mobile phone에 사용할 거니까 당연히 mobile phone에 넣어서 실험을 해봐야 최적인 search..

  • format_list_bulleted 딥러닝/light weight modeling
  • · 2022. 4. 5.
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