DeepNoid 수업을 참고하여 작성하였습니다

Model Scaling

Model Scaling

1. Model Scaling
  : EfficientNet Baseline(MBconV) Block + Compound Scaling

2. MBconV Block
   - Depth
   - Inverted residual Block
   - SE Block
    : squeeze - feature map을 GAP으로 압축
    : Excitation - 각 채널별 중요도 연산 (ReLU + Sigmoid)
    : feature map별로 중요도 계산, 클래스분류에 더 정확한
    정보 전달
  
3. Compound Scaling
  - Depth : 레이어 수
  - Width : 채널 수
  - Resolution : 이미지 해상도