728x90 AI_Efficiency1 [PYTHON] 현업에서 Neural Architecture Search (NAS) 비용을 1/10로 줄이는 7가지 핵심 방법과 해결 전략 딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 Neural Architecture Search (NAS)는 이제 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 하지만 현업 개발자들에게 가장 큰 장벽은 역시 '비용'과 '시간'입니다. 구글의 초창기 NAS 연구처럼 수천 대의 GPU를 사용하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 본 포스팅에서는 파이썬 환경에서 NAS를 구축할 때, 성능 손실 없이 컴퓨팅 자원을 획기적으로 절약할 수 있는 실무 지향적 전략을 다룹니다.1. NAS의 비용 문제와 현실적인 해결 패러다임전통적인 NAS는 수천 개의 후보 모델을 처음부터 끝까지 학습시키는 방식(Black-box optimization)을 취했습니다. 하지만 최신 트렌드는 Weight Sharing(가중치 공유)과 One-Shot Arch.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
