이전에는 아니 딥러닝을 통해서 Model을 만들고, 임베디드 시스템에 들어오는 raw데이터를 받아서 Out를 끌고 오는데, 왜 Computation Cost를 고려해야하는지 이해가 가지 않았다.

그러나 최근에 알게되었다.

당연히 train data와 valid data로 train을 하면서 Model을 만드는 것은 오랜 시간이 걸린다. 그러니 그래픽카드를 써서라도 최대한 빨리 모델을 하려고 한다.

그리고 얻어진 모델을 이용하여서 embedded system에서 사용이 되는데, 이는 Model의 Network 사이즈와 수에 비례해서 Computation cost가 올라간다.

즉 network를 lite하게 네트워크 짜는 것도 중요하다. 그래야 real-time으로 사용할 수 있다.