모델 선택 시 유용한 팁

선택 가능한 많은 사전 훈련된 모델이 있으며, 각 모델마다 장단점이 있습니다.

• 크기: 모델에 요구되는 메모리 크기 
  모델의 최종 위치에 따라 고려해야 할 신경망 크기가 결정됩니다.
  메모리 사용량이 적은 시스템에 배포하도록 선택할 때는 이 작업에 맞게 특별히 설계된 모델을 선택할 수 있습니다. 
  에지 배포용 모델 보기
• 정확도: 재훈련 전의 모델 성능
  일반적으로 ImageNet 데이터셋에 대해 우수한 성능을 발휘하는 모델은 유익한 특징을 학습한 모델이라 할 수 있으며, 이와 유사한 새로운 작업에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 
  정확도 높은 모델 살펴보기
• 예측 속도: 새 영상에 대한 모델의 예측 속도
  예측 속도는 하드웨어 및 배치 크기와 같은 여러 요인에 따라 달라질 수 있으며, 선택된 모델의 아키텍처와 크기에 따라 달라질 수도 있습니다.
  시작을 위한 간단한 모델로 예측 속도를 비교해 볼 수 있습니다.

모델 간 장단점은 다음 섹션에서 살펴볼 수 있습니다.