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자료유형
학술대회자료
저자정보
조동빈 (한양대학교) 서지원 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
751 - 753 (3page)

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2022

혼합 정밀도와 선형 변환을 이용한 양자화 된 심층 신경망의 저장 공간 축소 및 추론 성능 개선
조동빈 컴퓨터·소프트웨어 2022.01 학위논문

2021

혼합 정밀도와 선형 변환을 이용한 양자화 된 심층 신경망의 추론 성능 개선 및 저장 공간 축소
조동빈 ,  서지원 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

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양자화(Quantization) 기법은 데이터를 표현하는 자료형의 크기를 축소시키는 기술로, 소프트웨어가 요구하는 계산량 및 저장 공간의 수준을 낮추기 위해 사용한다. 많은 심층 신경망(Deep Neural Network) 모델들을 양자화 할 때 8 bit 자료형을 주로 사용하는데, 이는 모델을 4 bit 자료형으로 양자화 할 경우 모델의 성능이 크게 저하되기 때문이다. 본 논문에서는 INT4 자료형과 INT8 자료형을 ... 전체 초록 보기

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