# '21. 11. 22 NLP 10조 피어세션 정리'

## 강의 내일 중으로 끝내기

강의 내용이 몇 개 없기 때문에 2일에 걸쳐서 할 예정

## 경량화 방법
### 경량화 모델
[ShuffleNet, MobileNet, Xception, Inception](https://arxiv.org/abs/1807.11164v1)
[hrnet](https://arxiv.org/pdf/2104.06403v1.pdf)
[peleenet](https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/file/9908279ebbf1f9b250ba689db6a0222b-Paper.pdf)
[SqueezeNet](https://arxiv.org/abs/1602.07360)
MUXNet-m
[경량 딥러닝 기술 동향](https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/176/0905176005/34-2_40-50.pdf)

### 기준이 되는 모델
mobilemobilenetv3

yaml 파일은 optuna 사용하기위해 편의성을 위해 사용되는것으로 판단

## LB에 나와있는 score
score -> 계산된 score 점수 (낮으면 낮을수록 좋음)
f1 -> 우리 모델 f1-score (높으면 높을수록 좋음)
time -> 채점 서버 time (적으면 적을수록 좋음)