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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재연 (인하대학교) 최동완 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.6
발행연도
2024.6
수록면
567 - 573 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.6.567

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셀프 어텐션에 기반한 비전 트랜스포머 모델은 최근 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 사용되고 있다. 해당 모델은 여러 태스크에서 우수한 성능을 보여주는 반면, 추론 시 토큰 수에 비례하여 연산량이 증가한다는 특징이 있어 많은 수의 토큰은 추론 속도의 저하를 야기한다. 특히 이러한 점은 모델을 실제 상황에 적용 및 배포 시에 많은 제약이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비전 트랜스포머에서 멀티 헤드 셀프 어텐션의 연산 구조를 수정함으로써 얻을 수 있는 새로운 토큰 중요도 평가 방법을 제안한다. 해당 방법을 통해 중요한 토큰만을 선별하여 추론함으로써 성능은 유지하되 추론 속도를 향상하였다. 또한 제안된 방법은 추가적인 파라미터를 필요로 하지 않기 때문에 미세 조정이 없을 때 더욱 강인하며 기존의 토큰 프루닝 방법들과 결합할 경우 성능을 극대화할 수 있음을 입증하였다.
#비전 트랜스포머 #멀티 헤드 셀프 어텐션 #모델 가속화 #토큰 프루닝 #vision transformers #multi-head self-attention #model acceleration #token pruning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References

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