1. scalar quantization 벡터를 압축하여 하나의 벡터가 원래보다 더 적은 용량을 차지하도록 compression하는 기술 당연하지만 압축량이 커질수록 요구되는 메모리공간은 작아지지만 그만큼 정보손실도 커진다 일반적으로 벡터 내 수치는 float32로 저장함 SQ8은 4byte float32를 1byte int8이나 float8???로 저장하는 방식(quantization이면 int8이 더 어울리긴해) 그러면서 한 값의 저장용량을 1/4로 줄인다 강의에서는 4byte float32를 1byte unsigned int8로 압축한다고 나와있네 각 수치가 4byte에서 1byte로 줄어들면서 크기가 줄어든것을 볼수 있음 보통 inner product에서 float32까지 필요한 경우는 많지 않아..
1. NAS에 대한 오해 model의 일반적인 설계 방식은 model 구조인 architecture를 설계하고 그 위에 hyperparameter를 설정하고 그 위에 데이터를 넣어 train하면서 parameter를 tuning하여 model을 완성하여 사용 이제 가장 밑단의 architecture를 어떤 것을 써야할지 고민이다. 딥러닝이 상식처럼 알려져있지만 딥러닝이 아닌 architecture도 많고 SqueezeNet, ResNet, VGGNet 등등 여러가지가 많다 architecture는 사람이 직접 손으로 만드는 방법도 있지만 automatic하게 찾아내는 방법도 있다. ResNet의 residual block은 기계가 만든 것이 아니라 사람이 창의적으로 만드는 것 Neural architec..
1. hyperparameter 모델을 train할 때 사람이 골라주는 parameter learning rate, batch size, optimizer, …. 등등 어떤 hyperparameter를 사용할지에 따라 모델이 무슨 결과를 낼지는 해보지 않고서는 도저히 예측 불가능 그래서 hyperparameter search를 할 때는 model을 돌려서 결과를 보고나서 마음에 안드면 다른 hyperparameter를 고르고 그래 그런데 model 하나가 돌아갈 때 드는 cost는 거의 대부분 엄청나게 많아 단순히 돌아가는 것 뿐만 아니라 hyperparameter 변화로 모델이 그냥 이상해질 수도 있어서 그에 따른 비용도 엄청 남 그래서 hyperparameter search에는 parameter se..
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