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EfficientNet 2

Mixture-of-Depthwise Experts (MoDE)

개요Mixture-of-Depthwise Experts(MoDE)는 딥러닝 모델의 경량화와 성능을 동시에 달성하기 위해 제안된 효율적인 합성곱 신경망 아키텍처다. 기존의 Mixture-of-Experts(MoE)와 Depthwise Convolution 기법을 결합하여, 연산량을 줄이면서도 학습 및 추론 정확도를 유지하거나 향상시키는 것이 핵심 목적이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MoDE는 여러 개의 depthwise convolution 전문가를 조합하여 입력에 따라 선택적으로 활성화하는 경량 딥러닝 구조목적연산 효율성과 정확도 향상을 동시에 추구하는 모바일·엣지 친화형 모델 구성필요성대규모 모델의 추론 비용 증가 문제 해결 및 Edge 환경에서의 실시간 대응력 확보2. 특징특징설명기존 기술과..

Topic 2025.07.17

경량 딥러닝 기술(Lightweight Deep Learning)

개요경량 딥러닝 기술(Lightweight Deep Learning)은 인공지능(AI) 모델의 크기, 계산량, 전력 소비를 최소화하여 모바일, IoT, 임베디드, 에지 디바이스 등 성능 제약이 있는 환경에서도 딥러닝을 실행할 수 있도록 최적화하는 기술입니다. AI의 클라우드 중심 구조에서 벗어나 디바이스 자체에서의 추론이 가능해짐으로써 지연 최소화, 네트워크 의존도 감소, 개인정보 보호 등 다양한 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의기존의 대형 AI 모델을 크기, 속도, 연산 효율 면에서 최적화하여 저사양 환경에서도 동작하도록 경량화한 기술적용 환경모바일 앱, IoT 기기, CCTV, 드론, 웨어러블, 자동차 등목적AI의 온디바이스(On-Device) 실행을 가능하게 하여 실시간 처리와..

Topic 2025.04.24
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