Deep Learning/papers7 [논문 리뷰] Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization [논문 리뷰] Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 안녕하세요. 이번에 제가 읽은 논문은 Grad-CAM 기술을 소개한 논문입니다. 논문은 여기를 눌러 확인해주세요. 이번에도 유튜브 PR 영상을 보고 공부했습니다. 본 포스트에서는 Grad-CAM이 무엇인지에 대해 설명한 부분까지만 리뷰하도록 하겠습니다. Interpretability matters 딥러닝은 우수한 성능을 가지고 있지만 직관적인 구성요소로 분해할 수 없기 때문에 해석하기 어렵습니다. 우리가 구축한 모델로 예측할 때, 예측하는 이유를 설명할 수 있는 능력, 즉 해석력을 갖춘다면 우리는 모델이 틀렸을때나 맞췄을 때에 모두 도움이 될 것입.. 2020. 11. 13. [딥러닝 모델 경량화] ShuffleNet [딥러닝 모델 경량화] ShuffleNet 안녕하세요! 오늘은 MobileNet에서 조금 발전된 형태의 ShuffleNet에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이번에도 PR12의 발표를 먼저 듣고 논문을 읽고 정리하였습니다! Main Ideas of ShuffleNet - Depthwise separable convolution - Grouped convolution - Channel shuffle 우선 ShuffleNet은 MobileNet의 구조를 기본적으로 사용합니다. 1x1 convolution이 거의 모든 연산량과 파라미터를 차지합니다. 이 연산량을 더 줄이기 위해서 1x1 convolution을 더 줄이려는 시도를 합니다. 그것이 바로 grouped convolution입니다. 1x1 convol.. 2020. 8. 8. [딥러닝 모델 경량화] MobileNet [딥러닝 모델 경량화] MobileNet 지난번 Xception 모델에 이어서 오늘은 MobileNet에 대하여 알아보도록 하겠습니다:^D 2020/08/02 - [Deep Learning/papers] - [딥러닝 모델 경량화] Xception [딥러닝 모델 경량화] Xception [딥러닝 모델 경량화] Xception 안녕하세요 오늘은 Inception으로부터 발전한 Xception에 대해서 알아보도록 하겠습니다! Inception에 대한 자세한 설명은 지난 글에서 확인하실 수 있습니다. 2020/08/02 - [Dee sotudy.tistory.com PR12라는 논문 읽기 유튜브가 있는데 여기서 MobileNet에 대한 발표를 듣고 논문을 읽으니 좀 더 수월하였습니다! 다양한 최신 논문들을 다루.. 2020. 8. 4. [딥러닝 모델 경량화] Xception [딥러닝 모델 경량화] Xception 안녕하세요 오늘은 Inception으로부터 발전한 Xception에 대해서 알아보도록 하겠습니다! Inception에 대한 자세한 설명은 지난 글에서 확인하실 수 있습니다. 2020/08/02 - [Deep Learning/papers] - [딥러닝 모델 경량화] Inception [딥러닝 모델 경량화] Inception [딥러닝 모델 경량화] Inception 안녕하세요! 저번 포스팅에서 딥러닝 모델 경량화 동향을 살펴보았을 때 합성곱 필터의 변경해서 만든 모델 중 하나인 MobileNet을 봤었죠? 이에 대해서 더 자세히 � sotudy.tistory.com 앞에서 말했다시피 Xception은 Inception을 기초로 한 모델입니다. Xception이 Ince.. 2020. 8. 2. 이전 1 2 다음