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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,075 - 2,079 (5page)
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Convolutional Neural Networks excel in image-related tasks due to their simple yet powerful architectures. However, the pursuit of deeper and larger models for improved performance has led to challenges in terms of model size, memory requirements, and processing time. To address these issues, research in neural network lightweighting techniques has emerged. This paper focuses on one such lightweighting technique called Structural Re-parameterization and explores the research trends in lightweight model construction based on this approach.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Structural Re-parameterization
Ⅲ. Classification 에의 적용
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
Ⅳ. Super Resolution에의 적용
참고문헌
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