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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동인 (한국외국어대학교 컴퓨터공학부) 김정헌 (한국외국어대학교 정보통신공학과) 임승호 (한국외국어대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
36 - 46 (11page)

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최근 DNN이 다양한 산업에 확산되면서 IoT 기기 및 엣지 컴퓨팅에 적합한 경량 모델에 관한 연구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 기존에 없던 딥러닝 모델의 파라미터를 1 비트 단위로 조작할 수 있는 자동화 프레임워크를 개발하며 파라미터 비트와 모델 정확도 사이의 관계를 실험 및 연구한다. 본 연구는 제안된 프레임워크를 사용하여 ImageNet 데이터셋으로 사전 학습된 DNN 모델 중 CNN 모델들의 파라미터를 하위 n-bit를 0, 1 또는 랜덤한 값으로 치환하는 3가지 방법을 통해 각각 정보 손실 발생시키면서 파라미터와 정확도 간의 강인성을 비트 단위로 실험하였다. 주요 모델로는 InceptionV3, InceptionResnetV2, ResNet50, Xception, DenseNet121, MobileNetV1, MobileNetV2 을 사용하였다. 실험 결과, 성능이 낮은 모델일수록 하위 비트의 정보 손실에 민감하여 성능이 좋은 모델보다 정확도를 유지하는 비트 수가 적다는 것을 실험적으로 확인했고, 파라미터와 정확도 간의 강인성이 높다는 것을 확인하였다. 이러한 실험을 바탕으로 모델별 유효 파라미터 비트를 설정하여 파라미터를 줄이며 정확도를 유지할 수 있다.
#딥 뉴럴 네트워크 #파라미터 #비트 연산 #정확도 #강인성 #Deep Neural Network #parameters #bit-wise operations #accuracy #robustness

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