EPI 를 활용한 최적의 모델 압축 파라미터 분석

각 에폭에서 압축된 모델의 구조를 기준으로 유사도를 측정하여 네트워크의 압축 시점을 결정하는 지표를 의미한다. 이는 모델의 구조적 안정성을 판단하여 최적의 가지치기 타이밍을 설정하는 핵심적인 역할을 수행한다.

연구 결과, r 값이 증가하고 τ 값이 커질수록 압축 시점이 늦어지는 경향을 보인다. CIFAR10은 r이 7, CIFAR100은 r이 3일 때, 그리고 두 데이터셋 모두 τ가 0.9일 때 가장 높은 성능을 나타낸다.

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네트워크 압축는 모델의 성능 저하를 최소화하면서 네트워크 연산량과 파라미터를 줄여주는 기법이다. EPI 를 활용한 네트워크 가지치기는 모델의 초기 학습부터 수행하여 압축 후 미세조정까지 한번에 가능한 기 ... 전체 초록 보기

#Network compression #Structural Pruning #Convolutional Neural Network

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