KSC 2020
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
인공신경망의 효율적 노드 가지치기 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Node Pruning with Artificial Neural Networks |
| 저자(Author) |
윤승한
이웅희
김영훈
Seunghan Yoon
Woonghee Lee
Younghoon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0035 ~ 0037 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
심층신경망은 이미지 분류 문제에서 높은 정확도를 보이며 꾸준히 발달하고 있다. 하지만 분류해야하는 클래스와 학습데이터가 많아질수록 많은 매개변수를 필요로 하기 때문에, 네트워크의 크기가 커지면서 연산량도 늘어나고 있다. 그래서 분류 성능을 유지하면서 네트워크를 경량화하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구는 이미지 분류를 수행하는 모델의 완전연결계층에서 가지치기를 수행하는 방법을 제안한다. 분류에 많은 영향을 미치는 노드집합을 검출하고 이들만을 추론 시에 활용한다. 추출된 특징이 모이는 분류기의 출력 계층의 직전계층에서 가지치기를 수행하고 정확도를 실험적으로 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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