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1. MobileNet 버전별 CIFAR-10 정확도 (Top-1 Accuracy)CIFAR-10 데이터셋에 대한 MobileNet의 정확도는 "어떻게 학습시키느냐(전이학습 vs 바닥부터 학습)"와 "입력 이미지 크기를 어떻게 처리하느냐"에 따라 결과가 크게 달라집니다.특히 timm 라이브러리를 사용한다면, ① 라이브러리 모델을 그대로 가져와 미세 조정(Fine-tuning)하는 경우와 ② CIFAR-10 전용으로 구조를 수정하여 학습하는 경우를 나누어 파악하는 것이 중요합니다.모델 버전전이학습 (Fine-tuning)*바닥부터 학습 (From Scratch)**비고MobileNet V288% ~ 91%94.0% ~ 94.5%가장 널리 벤치마크된 모델. 안정적인 성능.MobileNet V3 Large91..

timm (PyTorch Image Models) 라이브러리를 사용하면 최신 모델들을 쉽고 빠르게 가져올 수 있습니다. 특히 MobileNet 계열은 파라미터 수가 적고 연산량이 낮아 다양한 실험들을 빠르게 시도해 볼 수 있는 모델입니다. 1. MobileNet 버전별 비교 (timm 기준) timm에서는 MobileNet V1부터 최신 V4까지 다양한 버전을 지원합니다. 아래 표는 대표적인 모델들의 파라미터 수와 ImageNet-1k 기준 Top-1 정확도입니다. > 참고: 정확도는 timm 벤치마크 기준이며, 파라미터 수는 모델 구성(width multiplier 등)에 따라 달라질 수 있습니다. 아래는 가장 표준적인 설정(1.0x 또는 100) 기준입니다.모델 버전timm 모델명 (예시)파라미터 수..