딥러닝의 모델들이 사이즈를 늘리고 크기를 키우는 것이 정확도를 향상시키는 트렌드로 자리잡음
그러나 단순하게 모델을 쌓으면 쌓을 수록 마주치는 한계가 있음
따라서 이를 잘 쌓을 수 있는 방법이 있을 것
어떻게 효과적으로 ?
이러 문제에 집중해서 Model Scaling한 방법을 제안한 것이EfficientNet
특정 순간부터는 모델을 키워도 속도는 느려지지만 성능 향상이 더 이상 미미 해지는 순간이 온다
따라서 Width, Depth, resolution을 효율적으로 키우는 비율을 제안
성능과 속도를 다 잡아 보자