CNN 성능 최적화를 위한 FLOPs 및 파라미터 분석 도구 제작
모델 효율성 평가의 핵심 지표: FLOPs와 Parameters
딥러닝 모델을 실제 하드웨어나 엣지 디바이스에 배포하기 전, 반드시 거쳐야 하는 과정이 모델의 연산 복잡도를 분석하는 것입니다. 이때 가장 핵심이 되는 지표는 FLOPs(Floating Point Operations)와 파라미터 수(Parameters)입니다. FLOPs는 모델의 추론 속도와 전력 소모에 직접적인 영향을 미치며, 파라미터 수는 ...
7월 16일 20:14에 게시됨
OFA 모델을 활용한 이미지-텍스트 의미 일관성 판별: 신뢰도 시각화와 임계값 최적화 가이드
이미지와 텍스트 사이의 의미적 일치 여부를 판단하는 시각적 함의(Visual Entailment, VE) 모델은 이커머스 상품 검수, 소셜 미디어의 허위 정보 식별 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 가이드에서는 다목적 멀티모달 모델인 OFA(One-For-All)를 활용하여 이미지와 텍스트의 부합 여부를 판별하는 시스템을 구축하고, 결과의 신뢰도를 시각화하며 비즈니스 ...
7월 8일 06:26에 게시됨
딥러닝 생태계 연동성을 위한 ONNX 실무 노트
개요
Open Neural Network eXchange(ONNX) 는 다양한 머신러닝 라이브러리 간에 생성된 모델을 이동 가능하게 하는 핵심 기술 스펙입니다. 이는 서로 다른 프레임워크(A, B, C 등) 에서 학습된 네트워크 구조가 표준화된 IR(Intermediate Representation) 형식으로 변환되어, 하드웨어 가속기나 다른 실행 엔진에서도 효율적으로 재사용될 수 있게 합니다.
개발 환경 설정 ...
6월 27일 17:15에 게시됨