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EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks Abstract 논문의 저자는 Model Scaling 방법을 연구하고 Network의 Depth, Width, Resolution 사이의 균형이 더 좋은 성능을 이끈다는 것을 확인한다. 이러한 관점에서 입각하여, 새로운 Scaling Method 제안한다. 간단하지만 효과적인 Compound Coefficient 사용하여 Depth/Width/Resolution의 모든 Dimension 균등하게 확장한다. Neural Network Search (NAS) 사용하고 새로운 Baseline Network 설계한다. 그리고 크기를 확장하여 같은 성질을 갖는 Networks 구축하..