P-stage4 [day4] 모델최적화 기법(1); Automl 실습

수업내용

수업이 그냥 optuna 설명과 yaml에서 하는거 알려주는 건데 내용이 너무 방대해 pdf 보는게 낫겠다. pdf에서 안적고 말로 설명하는데 기억할만한거 적어놓음.

반복횟수 제어하는건 depth_multiple. 원래 모델은 이 모듈을 3번 반복한다, 4번 반복하는걸로 구성되어 있는게 그 갯수를 2배로 들리거나 0.5배로 줄이거나.. 를 할 수 있다. 그래도 최소한 1개는 있어야 하니까 max(..., 1)로 만든듯.

width_multiple은 input에서 output으로 나가는 channel값을 배수로 조정함. 예를들어 width_multiple이 2라면 첫번째 모듈 [1, Conv, [64, 7, 2]] 가 아니라 [1, Conv, [128, 7, 2]]로 채널수가 배수로 늘어남.

out_channel을 기억해서 다음 모듈의 input_channel에 넣는다는게 특징. 그래서 yaml 모듈 입력할 때 out_channel만 쓰는거다.

실제로 만드는게 필요하니까 Generator 만들어야 한다.

강의 마지막 실습에 직접 만드는거 있으니까 시간나면 해보자.

torchvision model MACs

torchvision model MACs 0a3d405133ec4e99a2c677225455388d.csv

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