EfficientNet-B0
EfficientNet-B0
개요
EfficientNet-B0은 구글 리서치(Google Research)에서 2019년에 제안한 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 아키텍처로, EfficientNet(Efficient Neural Network) 시리즈의 가장 작은 모델이다. EfficientNet-B0은 높은 정확도와 계산 효율성 사이의 균형을 추구하며, 제한된 리소스 환경에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 복합 스케일링(Compound Scaling) 기법을 도입하여 네트워크의 깊이(depth), 너비(width), 해상도(resolution)를 동시에 조정함으로써 기존의 단일 스케일링 방식보다 더 효율적인 성능 향상을 달성하였다.
EfficientNet-B0은 특히 모바일 기기, 엣지 컴퓨팅, 실시간 추론이 필요한 애플리케이션에서 널리 사용되며, ImageNet 분류 벤치마크에서 높은 정확도를 기록하면서도 FLOPS(Floating Point Operations per Second)가 낮아 효율적인 모델로 평가받고 있다.
설계 철학과 핵심 기법
복합 스케일링 (Compound Scaling)
EfficientNet-B0의 가장 혁신적인 특징은 복합 스케일링(Compound Scaling)이다. 기존의 신경망은 일반적으로 깊이를 늘리거나 너비를 확장하는 등의 단일 차원에서 스케일링을 수행했다. 그러나 EfficientNet 연구팀은 깊이, 너비, 해상도를 균형 있게 동시에 확장하는 것이 더 효율적임을 실험을 통해 입증하였다.
복합 스케일링은 다음 식으로 표현된다:
depth: d = α^φ
width: w = β^φ
resolution: r = γ^φ
subject to α · β² · γ² ≈ 2, α ≥ 1, β ≥ 1, γ ≥ 1
여기서:
- φ는 스케일링 계수 (B0의 경우 φ = 0)
- α, β, γ는 각각 깊이, 너비, 해상도의 상대적 중요도를 조절하는 상수
B0은 이 스케일링 공식의 기준(base) 모델로, 이후 B1부터 B7까지는 φ 값을 증가시켜 점진적으로 확장된다.
아키텍처 구성
EfficientNet-B0은 MobileNetV2와 유사한 MBConv(Mobile Inverted Bottleneck Convolution) 블록을 기반으로 한다. 주요 구성 요소는 다음과 같다:
주요 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| Stem Layer | 입력 이미지(224x224 기준)에 대해 3x3 컨볼루션을 적용하여 특징 맵을 추출 |
| MBConv Blocks | 7개의 반복 블록으로 구성되며, 각 블록은 채널 수, 커널 크기, 스트라이드 등을 조정 |
| Squeeze-and-Excitation (SE) | 채널별 중요도를 학습하여 특징 맵의 정보를 보정 |
| Swish 활성화 함수 | SiLU(Sigmoid Linear Unit) 함수로, ReLU보다 성능이 우수함 |
| Head Layer | 글로벌 평균 풀링(Global Average Pooling) 후, 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)을 통해 1000개의 클래스 예측 |
네트워크 파라미터 요약
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 입력 해상도 | 224 × 224 |
| 파라미터 수 | 약 5.3M |
| FLOPS | 약 390M |
| ImageNet Top-1 정확도 | 약 77.1% |
| 깊이 (레이어 수) | 16개의 MBConv 블록 포함 (총 약 85개 레이어) |
| 활성화 함수 | Swish (SiLU) |
성능 및 활용
성능 비교
EfficientNet-B0는 비슷한 계산 비용을 가진 다른 모델들(예: ResNet-50, MobileNetV2) 대비 더 높은 정확도를 기록한다. 예를 들어:
- ResNet-50: 약 25M 파라미터, Top-1 정확도 76.0%
- MobileNetV2 (1.0): 약 3.4M 파라미터, 정확도 72.0%
- EfficientNet-B0: 5.3M 파라미터, 정확도 77.1%
이러한 효율성 덕분에, EfficientNet-B0는 실시간 이미지 분류, 객체 탐지, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 베이스라인 모델로 활용된다.
활용 사례
- 모바일 앱: 카메라 기반 실시간 분류 애플리케이션
- 의료 영상: 폐 질환 진단을 위한 X-ray 분석
- 산업용 IoT: 엣지 장비에서의 결함 탐지
- 전이 학습(Transfer Learning): 사전 학습된 가중치를 활용한 맞춤형 분류 모델 구축
관련 모델 및 확장
EfficientNet-B0은 EfficientNet 시리즈의 시작점으로, 다음과 같은 확장 모델들이 존재한다:
| 모델 | φ | 파라미터 수 | Top-1 정확도 |
|---|---|---|---|
| B0 | 0 | 5.3M | 77.1% |
| B1 | 0.5 | 7.8M | 78.8% |
| B2 | 1.0 | 9.2M | 80.1% |
| ... | ... | ... | ... |
| B7 | 5.0 | 66M | 84.4% |
또한, 후속 연구로 EfficientNetV2, EfficientNet-Lite 등이 제안되어 훈련 속도 및 양자화 친화성 등을 개선했다.
참고 자료
- Tan, M., & Le, Q. V. (2019). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ICML.
- 공식 GitHub 저장소: https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
- TensorFlow Hub에서 사전 훈련된 EfficientNet-B0 모델 제공: https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet/b0/feature_vector/1
관련 문서
- [[EfficientNet]]
- [[MobileNet]]
- [[신경망 스케일링]]
- [[전이 학습]]
- [[컨볼루션 신경망]]
EfficientNet-B0은 딥러닝 모델의 효율성과 성능을 동시에 고려한 설계의 대표적인 사례로, 경량화 모델 개발의 기준을 제시한 중요한 아키텍처이다.
이 문서는 AI 모델(qwen-3-235b-a22b-instruct-2507)에 의해 생성된 콘텐츠입니다.
주의사항: AI가 생성한 내용은 부정확하거나 편향된 정보를 포함할 수 있습니다. 중요한 결정을 내리기 전에 반드시 신뢰할 수 있는 출처를 통해 정보를 확인하시기 바랍니다.