신경망 압축 개요
대규모 AI 모델은 메모리를 너무 많이 차지합니다. 모바일 기기에서는 실행 속도가 느립니다. 클라우드에 호스팅하는 비용도 너무 많이 듭니다.
신경망 압축은 이러한 문제들을 해결합니다. 정확도를 크게 떨어뜨리지 않으면서 모델을 더 작고 빠르게 만듭니다.
다음 세 가지 주요 방법을 알아두어야 합니다:
- 가지치기(Pruning): 불필요한 연결이나 뉴런을 제거합니다. 모델에서 큰 도움이 되지 않는 부분을 잘라냅니다.
- 양자화(Quantization): 모델에 사용되는 숫자의 정밀도를 낮춥니다. 복잡한 소수점 대신 더 단순한 숫자를 사용합니다. 이는 엄청난 양의 공간을 절약합니다.
- 지식 증류(Knowledge Distillation): 작은 모델이 큰 모델을 모방하도록 학습시킵니다. 작은 모델은 큰 모델로부터 배웁니다. 더 적은 리소스로 유사한 결과를 얻습니다.
이러한 방법들을 사용하면 엣지 디바이스에 AI를 배포하는 데 도움이 됩니다. 더 빠른 속도와 더 낮은 비용을 얻을 수 있습니다.
Source: https://dev.to/paperium/an-overview-of-neural-network-compression-1hp0
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi