푸루닝1 딥러닝 모델의 경량화 : Pruning, Quantization 딥러닝 모델은 일반적으로 연산과 메모리 사용량이 많은 구조를 갖고 있어, 고성능 컴퓨터에서는 원활히 동작할 수 있지만 모바일 기기나 임베디드 시스템과 같은 자원 제한적인 환경에서는 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이에 따라 모델의 정확도를 유지하면서도 크기를 줄이고, 실행 속도를 높이는 경량화가 필요합니다. 이번 글에서는 딥러닝 모델을 경량화하는 주요 기법인 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), **모델 압축(Model Compression)**에 대해 소개하고, 이러한 기법들이 실제 적용된 사례를 살펴보겠습니다.1. 딥러닝 모델 경량화의 필요성딥러닝 모델을 경량화하는 주요 목적은 다음과 같습니다.모바일 및 임베디드 환경에서의 사용 가능성: 모바일 기기나 IoT 장치는 메모리와 연.. 2024. 11. 7. 이전 1 다음
