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초록·키워드
이미지 인식 등의 분야에서 활용되는 딥러닝 모델인 CNN 모델이 발전함에 따라 모델의 파라미터 크기 역시 지속적으로 커져왔다. 이에 따라 모델의 정확도는 높아지나, 모델의 사이즈 증가로 인한 메모리 오버헤드 역시 크게 증가하여, 모델 파라미터의 사이즈를 줄일 수 있는 압축기법이 주목받게 되었다. 그 중, pruning을 적용한 가중치 행렬이 희소 행렬의 형태를 보인다는 점에서 가중치 행렬을 효율적으로 표현하기 위한 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 연구된 CSR 등의 인덱싱 방법을 희소 행렬을 고 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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