첫째, 모델 아키텍처는 AlexNet 및 VGGNet에 비해 작습니다 (가중치 자체의 경우 ≈ 28MB). 작성자는 완전히 연결된 레이어를 제거하고 대신 글로벌 평균 풀링을 사용하여 네트워크 아키텍처 크기를 크게 줄일 수 있었습니다 (전체 네트워크의 깊이는 여전히 증가). CNN의 가중치 대부분은 고밀도 FC 레이어에서 찾을 수 있습니다. 이러한 레이어를 제거 할 수 있다면 메모리 절약이 엄청납니다. 둘째, …
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첫째, 모델 아키텍처는 AlexNet 및 VGGNet에 비해 작습니다 (가중치 자체의 경우 ≈ 28MB). 작성자는 완전히 연결된 레이어를 제거하고 대신 글로벌 평균 풀링을 사용하여 네트워크 아키텍처 크기를 크게 줄일 수 있었습니다 (전체 네트워크의 깊이는 여전히 증가). CNN의 가중치 대부분은 고밀도 FC 레이어에서 찾을 수 있습니다. 이러한 레이어를 제거 할 수 있다면 메모리 절약이 엄청납니다. 둘째, …