이번 스터디에서는 BNN 학습을 Cost Function을 정의하고 최적화하여 접근하는 방식을 소개한 XNOR-Net과 1x1 Conv와 3x3 Conv의 조합을 통해 Network를 Reduction하는 SqueezeNet을 다루었습니다! 두 발표자분 모..
Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 1. 10:43https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/997362213938170/
AI Robotics KR Neural Network Quantization & Compact Network Design Study
WEEK4: XNOR-NET & SQUEEZENET !!
Paper: XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
- Presentor: 오휘건
- Video: https://youtu.be/N6oP-8E5cWA
- PPT: https://drive.google.com/open?id=1bz3C-fFVSCrOdnbi-8lf_2NS1yhpGdVO
Paper: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and < 0.5MB model size
- Presentor: Martin Hwang
- Video: https://youtu.be/eH5O5nDiFoY
- PPT: https://drive.google.com/open?id=1HNRhl1lxb7oe0gFsbv9f2fduCr_f_G4O
Description :
지난 9월 29일 일요일에 Neural Network Quantization & Compact Network Design Study의 4번째 모임이 있었습니다.
이번 스터디에서는 BNN 학습을 Cost Function을 정의하고 최적화하여 접근하는 방식을 소개한 XNOR-Net과 1x1 Conv와 3x3 Conv의 조합을 통해 Network를 Reduction하는 SqueezeNet을 다루었습니다! 두 발표자분 모두 좋은 발표해주셔서 유익한 시간이었습니다 📷
:)
진행한 영상과 자료를 공유드립니다! 📷
즐거운 한 주 되세요! 🤩
