AI 업무를 하다 보면 다양한 model들을 사용하게 될 것이다.
사용자가 직접 model을 만들 수도 있지만, Google, Facebook 같은 기업이나 여러 대학들, 혹은 개인이나 단체에서 이미 만들고 실험을 한 좋은 model들이 많다. 이렇게 만들어진 유명한 model들을 따라가다 보면, 현재 AI 트렌드가 어떤 식으로 변하고 있는지, AI를 발달시키기 위해 대단하신 분들이 어떤 세련된 방법을 고안하셨는지도 공부할 수 있다.
현재 나는 Image Classification 관련 업무를 하고 있어서, NLP와 Face Detection 같은 분야의 유명 model들은 대충 '아~이 model 유명하지. 아~이거 들어봤어' 정도의 얕은 지식만 가지고 있다. 그래서 당분간은 Image Classification Model들만 간단히 리뷰를 하려고 한다.
Model Review를 할 수 있는 다양한 방법들이 많은 것 같다. paper를 직접 읽던, 구글링을 통해 model structure를 살펴보던, 유튜브에서 model review 영상을 보던... 하지만 이곳에 내가 정리를 하려는 이유는, 저런 방법들을 통해서 model review를 한 직후에는 '아! 이 model 이제 완벽히 이해했어' 생각이 들지만, 3일 지나면 다 까먹기 때문이다...('separable convolution이 xception에 쓰였던가 inception에 쓰였던가 둘 다 다 쓰였던가...? 하필 모델 이름은 헷갈리게 왜 이렇게 비슷한거')
그래서 나만의 방식으로 여기다가 리뷰를 해서 이해한 것을 기록하고, 기억하고 싶다.