I'm Lim

Paper Iandola, Forrest N., et al. "SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and< 0.5 MB model size." arXiv preprint arXiv:1602.07360 (2016). Abstract & Introduction CNN 구조가 복잡해짐에 따라 모델이 요구하는 메모리가 증가하였다. CNN 모델의 크기를 줄이는 것은 세가지의 이점이 있다. 1 ) 분산 학습시 서버 간에 주고 받아야 할 데이터가 줄어든다. 2 ) 자율주행을 위해 클라우드에서 모델을 불러올 때, 작은 대역폭을 요구할 수 있다. 3 ) FPGA나 제한된 메모리를 요하는 하드웨어에 올릴 수 있다. 위 세가지의 이점을 실현시키기 위해..