피어세션

현수님 목소리가 나으셨다!

optune pruning이 우리가 생각하는 그 pruning이 아니라 early stopping에 가까웠다.

dalle 에 fashion mnist dataset을 갖고 생성한 모델이 있더라 성능이 꽤 괜찮음 → text to image로 남/여 마네킹 도 따로 condition을 줄 수 있음.

대회

• 꼭 mobilenetv2 만을 사용할 필요는 없다! → 모듈 블럭마다 구현을 하면 된다
• 100 epoch 까지 돌려서 성능을 비교하기보다 20epoch 정도로만 돌려서 찾는것이 더 좋을듯 싶다, 최적의 모델을 찾은 뒤에 100~200 epoch까지 돌리는것
• module 갯수 → 재영님이 깊이도 찾는중이다.
  • 깊이가 2의 배수로 늘어날 때마다 input size도 늘려놨다.
• model trial 시간 자체를 줄여야 할것 같다.
• fp16 되어있는건가요?? → 되어있는것 같습니다 (data configuration) 재영님이 config로 불러는 왔는데 아직 적용은 안되어있습니다.
• efficient net → cnn 에서 depth width resolution을 조합해서 좋은 모델을 찾는것 저희 대회에
• https://arxiv.org/abs/1806.09055
• 준홍: AMP 적용시킬 예정.