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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
배준기 (경희대학교) 배성호 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 하계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
521 - 524 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

향상된 비트 평면 분할을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축
배준기 ,  배성호 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2020.07 학술대회자료

2019

비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축
배준기 ,  배성호 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.

목차

요약
1. 서론
2. 이전 연구
3. 관련 연구
4. 제안 방법
5. 실험 및 분석
6. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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임베디드 보드에서의 CNN 모델 압축 및 성능 검증
문현철 ,  이호영 ,  김재곤 방송공학회논문지 2020 .03

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