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머신러닝 개발자의 러닝머신

모델 경량화

모델 경량화란? 모델 경량화는 모델의 정확도 손실(accuracy loss)을 기존 모델 대비 최소화하면서 모델의 크기와 연산량을 줄이는 기술이다. 이를 통해 요구되는 메모리와 에너지, 연산량을 줄여 학습, 추론의 효율성을 높인다. 모델 경량화의 필요성 딥러닝 네트워크가 매우 깊은 layer의 구조와 수백MB를 넘는 많은 파라미터를 가지기 때문에 학습 과정뿐만 아니라 추론 시에도 많은 양의 연산이 필요하다. 이는 실시간 처리가 필요한 응용 애플리케이션, 모바일 환경, 온디바이스 등과 같이 사용 가능한 자원에 제한이 있는 경우 필요한 자원이 부족한 경우가 있다. 이러한 경우에 더 적은 연산량으로 추론할 수 있도록 해야 한다. 1. Neural Network Pruning (가지치기) Neural Netwo..
ML.AI/ML, DL 2023. 4. 23. 22:23
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