모델 압축

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모델 압축은 딥러닝 모델의 성능은 최대한 유지하면서 모델의 크기(파라미터 수, 메모리 사용량, 연산량)를 줄이는 기술을 의미합니다. 이는 모바일 기기나 임베디드 시스템과 같이 제한된 환경에서 딥러닝 모델을 효율적으로 사용하기 위해 중요합니다.
모델 압축 방법모델 압축에는 다양한 기법들이 사용되며, 크게 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

• 가지치기 (Pruning): 모델에서 중요도가 낮은 뉴런이나 가중치를 제거하여 모델의 크기를 줄이는 방법입니다. 불필요한 매개변수를 0으로 만들어 네트워크 구조를 간소화합니다.
• 양자화 (Quantization): 모델의 가중치나 활성화 함수의 정밀도(예: 32비트 부동 소수점 → 8비트 정수)를 낮춰 모델의 크기를 줄이고 연산 속도를 향상시키는 방법입니다.
• 지식 증류 (Knowledge Distillation): 큰 모델(Teacher model)의 지식을 작은 모델(Student model)로 전달하여 작은 모델의 성능을 향상시키는 방법입니다.
• 경량 모델 설계 (Lightweight Model Design): MobileNet, ShuffleNet 등과 같이 처음부터 효율적인 연산을 고려하여 설계된 모델을 사용하는 방법입니다.
• 기타 방법:
• Weight Factorization: 가중치 행렬을 분해하여 파라미터 수를 줄이는 방법입니다.
• Weight Sharing: 여러 가중치가 동일한 값을 공유하도록 하여 파라미터 수를 줄이는 방법입니다.

• 계산 비용 감소: 모델의 크기가 작아지면 연산량이 줄어들어 추론 속도가 빨라집니다.
• 메모리 사용량 감소: 모델의 파라미터 수가 줄어들어 저장 공간이 절약됩니다.
• 에너지 효율성 향상: 모바일 기기나 임베디드 시스템에서 배터리 수명을 늘릴 수 있습니다.
• 실시간 처리: 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에서 유용합니다.