[딥러닝 모델] SOTA(State-of-the-Art) 알고리즘, paperswithcode

딥러닝을 공부하다보면 해당 태스크에 대해 제일 성능이 좋은 알고리즘이 궁금한 때가 많다.

 

SOTA(State-of-the-Art) 모델을 찾아보기에 유용한 사이트를 소개하겠다.

 

https://paperswithcode.com/

Papers with Code - The latest in Machine Learning

 

가장 최신의 머신러닝 모델, 논문을 모아놓은 사이트이다.

 

해당 사이트가 좋은 점은 논문,깃헙을 같이 공개한다는 점이다.

또한 특정한 태스크(ex, 감정인식) 에 많이 사용되는 데이터셋, 모델을 검색하기에 용이하다.

 

 

예를들어 특성한 데이터 셋에 대해 제일 성능이 좋은 모델을 찾고싶다면.

 

Dataset > Search for the datasets 에서 검색할 수 있다.

 

컴퓨터 비전에서 많이 사용되는 데이터 셋인 CIFAR-10 같은경우는 아래와 같은 벤치마크를 사용할 수 있다.

 

또한 현재 어떤 모델이 정확도가 1등인지도 확인할 수 있다.

 

 

물론 이러한 사이트를 사용하지 않고 최신의 리뷰논문으로 동향을 파악할 수도 있지만

시간이 너무 오래 걸리기 때문에 빠르게 찾고 싶다면 이 사이트를 추천한다.

 

머신러닝에서 어떠한 주요 태스크들이 있는지 확인하기에도 도움이 되는 사이트이다,