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최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.
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E. Real / 2019 / Regularized evolution for image classifier architecture search / Proceedings of the aaai conference on artificial intelligence 33:4780~4789
S. Karen / 2014 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :1~9
A. Howard / 2019 / Searching for mobilenetv3 / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :1314~1324
S. Karen / 2014 / Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :770~778
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :1~9
A. Howard / 2019 / Searching for mobilenetv3 / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :1314~1324
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