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저자정보
이하윤 (성균관대학교) 신동군 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
1,137 - 1,139 (3page)

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최근 딥 러닝이 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이지만, 큰 연산량으로 인해 자원이 한정된 모바일 장치에서 수행하기에는 제한이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 pruning과 같은 딥 러닝 모델 압축기술이 제안되었다. Pruning은 딥 러닝 모델의 가중치를 제거하여 모바일 장치에서도 딥 러닝 응용을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 특히, 최근에 제안된 unaligned pruning은 블록 선택 영역에 관한 제약을 제거하여 기존 pruning 연구보다 우수한 성능을 달성하지만, unal ... 전체 초록 보기

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