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개요MnasNet(엠나스넷)은 Google Brain이 발표한 Neural Architecture Search(NAS) 기반의 경량 CNN 모델로, 모바일 환경에서 정확도와 지연시간(latency)을 동시에 최적화하기 위해 설계된 딥러닝 구조입니다. NASNet, MobileNetV2 등의 단점을 보완하며, 실제 디바이스 측정 지연시간을 학습 목표에 직접 반영한 점에서 차별화됩니다. Edge AI·온디바이스 AI의 실용화를 위한 핵심 구조 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 추론이 필요한 모바일 디바이스 환경에 맞춰 자동 설계된 NAS 기반 CNN 모델개발 주체Google Brain (2018, CVPR 논문 발표)핵심 특징다목표 최적화(Objective Trade-off: Accu..

개요MobileNet은 모바일, IoT, 임베디드 디바이스처럼 연산 및 메모리 자원이 제한된 환경에서 실시간 딥러닝 추론이 가능하도록 설계된 경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. Google이 2017년 발표한 MobileNet은 경량성과 정확도 사이의 균형을 맞추기 위해 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolution)이라는 혁신적인 구조를 도입했으며, 이후 다양한 변형(MobileNetV2, V3 등)을 통해 성능이 지속적으로 개선되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의경량 CNN 모델로, 연산량과 파라미터 수를 줄이기 위한 Depthwise Separable Convolution 기반 구조목적모바일·에지 디바이스에서 효율적이고 빠른 추론이 가능하도록 최적화..