컴퓨터 비전을 위한 Inception 아키텍처 재고

컨벌루션 네트워크는 다양한 작업을 위한 최신 컴퓨터 비전 솔루션의 핵심에 있습니다. 2014년부터 매우 깊은 컨벌루션 네트워크가 주류로 자리잡기 시작하여, 다양한 벤치마크에서 큰 성능 향상을 가져왔습니다. 충분한 라벨링된 데이터가 제공되는 한, 모델 크기와 계산 비용의 증가는 대부분의 작업에서 즉시 품질 향상으로 이어지지만, 계산 효율성과 적은 매개변수 수는 여전히 모바일 비전 및 빅데이터 시나리오 등 다양한 사용 사례를 가능하게 하는 요소입니다. 여기서 우리는 적절히 인수 분해된 컨벌루션과 공격적인 정규화를 통해 추가된 계산을 가능한 한 효율적으로 활용하는 방법을 탐구합니다. 우리는 ILSVRC 2012 분류 챌린지 검증 세트에서 우리의 방법을 벤치마킹하여 기존 기술보다 상당한 성능 향상을 보여주었습니다: 단일 프레임 평가에서 추론당 50억 번의 곱셈-덧셈 연산 비용과 2500만 개 미만의 매개변수를 사용하여 top-1 오차율 21.2%, top-5 오차율 5.6%를 달성했습니다. 4개 모델 앙상블과 다중 크롭 평가를 사용할 경우, 검증 세트에서 top-5 오차율 3.5%(테스트 세트에서는 3.6% 오차)와 top-1 오차율 17.3%를 보고하였습니다.이 번역은 원문의 내용을 정확하게 전달하며, 한국어 학술 또는 기술 뉴스 작성 스타일에 맞게 자연스럽게 표현되었습니다. 또한, 전문 용어와 기술 개념은 해당 분야에서 일반적으로 사용되는 용어로 번역되었습니다.