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딥러닝 모델 압축 기술: 모델 크기를 줄이는 방법

🚀 딥러닝 모델 압축 기술 소개딥러닝 모델은 복잡하고 방대한 데이터를 처리하기 위해 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 막대한 계산량과 메모리를 필요로 하여 배포 및 실행에 어려움을 겪을 수 있습니다. 딥러닝 모델 압축 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 모델의 크기를 줄이고, 계산 효율성을 높이는 다양한 방법을 제공합니다. 모델 압축을 통해 모델을 더 쉽게 배포하고, 저전력 기기에서도 실행 가능하게 만들 수 있습니다.📚 주요 모델 압축 기술1. Pruning (가지치기)모델의 연결 가중치 중 중요하지 않은 가중치를 제거하여 모델의 크기를 줄이는 방법입니다. 중요하지 않은 가중치는 0으로 설정하거나, 아예 연결을 끊어버립니다. 이 방법은 모델의 정확도를 유지하면서 계산..
딥러닝 2025. 3. 30. 21:22
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