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ComputerVision Jack
Rethinking Channel Dimension for Efficient Model Design
Rethinking Channel Dimensions for Efficient Model Design Abstract 경량 모델에 대한 정확성이 Network stage의 piecewise linear function 보이는 channel dimensions에 의해 제한되어 왔다고 주장한다. 따라서 이전 설계 보다 수행 측면이 뛰어난 효과적인 channel dimension 배열에 대해 연구하였다. output feature rank에 대해 단일 layer 설계하는 방향으로 접근한다. 간단하지만 효과적인 channel dimension 배열을 소개하고 이는 Layer Index 관점에서 측정 가능하다. 논문에서 제안한 모델은 channel parameterization 통해 ImageNet Classif..
Reading Paper/Classification Networks
2022. 1. 25. 18:28