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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 1,165 - 1,171 (7page)
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CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 가중치 압축
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (20)
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[학술지(정기간행물)] - 김영진 / 2016 / CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 / 한국정보통신학회논문지 20 (9) : 1649 ~ 1656
[학술지(정기간행물)] - 임수창 / 2017 / 소 부류 객체 분류를 위한 CNN기반 학습망 설계 / 한국정보통신학회논문지 21 (1) : 144 ~ 150
[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 1989 / Backpropagation applied to handwritten zip code recognition / International Journal of Neural Computation 1 (4) : 541 ~ 551
[학술지(정기간행물)] - O. Russakovsky / 2015 / ImageNet large scale visual recognition challenge / International Journal of Computer Vision 115 (3) : 211 ~ 252
[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proceedings of the 25th Annual International Conference on Advances in Neural Information Processing Systems : 1106 ~ 1114
[학술지(정기간행물)] - 임수창 / 2017 / 소 부류 객체 분류를 위한 CNN기반 학습망 설계 / 한국정보통신학회논문지 21 (1) : 144 ~ 150
[학술지(정기간행물)] - Y. LeCun / 1989 / Backpropagation applied to handwritten zip code recognition / International Journal of Neural Computation 1 (4) : 541 ~ 551
[학술지(정기간행물)] - O. Russakovsky / 2015 / ImageNet large scale visual recognition challenge / International Journal of Computer Vision 115 (3) : 211 ~ 252
[학술대회논문] - A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proceedings of the 25th Annual International Conference on Advances in Neural Information Processing Systems : 1106 ~ 1114
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