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딥러닝 모델 가지치기 (Pruning)와 희소성 (Sparsity) 이해하기

딥러닝 모델은 복잡하고 많은 파라미터를 가지고 있어, 훈련과 추론 과정에서 상당한 계산 리소스가 필요하다. 모델의 크기를 줄이고, 계산 효율성을 높이기 위한 방법 중 하나가 바로 '가지치기 (Pruning)'와 '희소성 (Sparsity)'이다. 이 글에서는 가지치기와 희소성이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 구현하는지에 대해 자세히 알아보겠다.🧠 가지치기 (Pruning)란 무엇인가?가지치기 (Pruning)는 딥러닝 모델에서 중요하지 않은 연결, 즉 가중치가 작거나 0에 가까운 연결을 제거하여 모델의 크기를 줄이는 기술이다. 마치 나무의 불필요한 가지를 잘라내는 것과 유사하다. 가지치기를 통해 모델의 복잡성을 줄이고, 계산 속도를 높이며, 메모리 사용량을 감소시킬 수 있다. 또한, 과적합 (..
딥러닝 2025. 3. 30. 21:56
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