딥러닝 모델 경량화 기법: 지식 증류와 가지치기 방법론 비교 분석 딥러닝의 경량화 기법인 지식 증류와 가지치기를 비교 분석하겠습니다.이러한 기법은 복잡한 구조로 인해 발생하는 학습과 추론 속도의 문제를 해결하는데 중요한 역할을 합니다.딥러닝 모델 경량화의 필요성과 기초 개념딥러닝 경량화는 AI 기술에서 필수 요소입니다. 이를 통해 다양한 디바이스에서 효율적으로 작동할 수 있도록 지원합니다. 주로 활용되는 기법은 지식 증류(Knowledge Distillation)와 가지치기(Pruning)입니다.경량화 기법 개요기법설명장점단점지식 증류대형 모델의 예측 결과를 소형 모델에 전이하여 학습하는 방법상당한 정확도 유지, 빠른 추론 속도모델 간의 의존성가지치기비효율적인 부분을 제거하여 모델을 경량화하는 기법메모리 절약, 계산 속도 향상성능 저하 가능성결론각 기법은 고유의 장단점.. 이전 1 다음
