KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
효율적 컴퓨터 비전 심층 학습 모델을 위한 통합 프레임워크 |
| 영문제목(English Title) |
he Unified Framework for Efficient The Unified Framework for Efficient Deep Learning Computer Vision Model |
| 저자(Author) |
박승준
오지환
김태현
윤세영
Seungjoon Park
Jihwan Oh
Taehyun Kim
Seyoung yun
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0540 ~ 0542 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
깊은 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network)은 높은 성능에도 불구하고, 많은 저장 공간(Storage)과 높은 연산 비용(Computational cost)을 요구해 모바일 기기에서의 학습과 추론이 쉽지 않다. 최근의 연구들은 신경망 탐색(Architecture Search), 가지치기(Pruning) 등의 자동화 머신러닝 방법론을 활용해 경량 신경망을 만들어 이런 문제를 해결한다. 본 논문에서는 이런 방법론들이 모델 정확도에 미치는 영향을 ablation study를 통해 경험적으로 평가하고 주어진 과제에 대해 경험적으로 평가하고 주어진 과제에 대해 효율적 경량 컴퓨터 비전 모델을 만들기 위한 End-to-End의 통합 프레임워크를 제안한다. 우리는 벤치마크 데이터셋 CIFAR100 데이터를 활용한 이미지 분류 문제에서 실험적으로 기존의 baseline 대비 연산량, 모수의 수를 최대 21.5%, 8%까지 줄일 수 있었으며 경량 테스트베드 위에서의 추정시간 감소를 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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