신경망 압축 파이프라인
프루닝과 양자화를 통한 신경망 압축 시각화
신경망 압축 프로세스 설명
1. 모델 프루닝
중요도가 낮은 가중치와 뉴런을 식별하고 제거합니다. 이 과정은 정확도를 유지하면서 네트워크 연결성을 줄입니다.
- 희소성을 통한 연산량 감소
- 민감도 분석을 통한 중요한 연결 보존
- 모델 구조 단순화로 과적합 방지
2. 가중치 양자화
32비트 부동소수점 가중치를 8비트 또는 4비트 정수로 변환합니다. 이는 모델 크기를 크게 줄이면서 추론 속도를 높입니다.
- 표현 정밀도 조정으로 메모리 절약
- 정수 연산을 통한 추론 가속화
- 하드웨어 최적화 가능
3. 최적화 이점
압축 기법을 적용한 후 모델은 다음과 같은 개선을 보입니다:
- 메모리 사용량: 최대 70% 감소
- 추론 속도: 최대 3배 향상
- 정확도: 원본 성능의 95-98% 유지
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신경망 압축 기술이 어떻게 정확도를 유지하면서 AI 모델을 더 작고 빠르고 효율적으로 만들 수 있는지 알아보세요.