활성화 함수의 근사화 오차가 Denoising Diffusion Implicit Models의 추론 성능에 미치는 영향 분석

Q: 이 논문에서 정의한 Swish 함수란 무엇인가?

디퓨전 모델에서 주로 사용되는 비선형 활성화 함수로, 신경망 뉴런의 출력값을 결정하는 역할을 수행한다. 다만 연산 과정이 복잡하여 자원이 제한적인 환경에서는 구현 및 사용에 어려움이 있는 특성을 가진다.

Q: 디퓨전 모델의 Swish 함수 근사화 오차가 성능에 미치는 영향은 무엇인가?

연구 결과, Swish 함수의 입력 구간 중 -5 이상 0 미만인 구간과 DDIM 인코더의 특정 위치에서 발생하는 근사화 오류가 모델의 추론 성능을 가장 크게 저하시키는 것으로 나타났다.

서민경; 하수빈; 조정희; 박성식

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저자정보: 서민경 (한국과학기술연구원) 하수빈 (한국과학기술연구원) 조정희 (한국과학기술연구원) 박성식 (한국과학기술연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 914 - 916 (3page)

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디퓨전 모델은 높은 계산 자원을 요구해 자원 제한적인 환경에서 사용이 어렵다는 한계점이 있다. 특히, 복잡한 연산이 요구되는 Swish 같은 비선형 활성화 함수는 양자화, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 저전력 인공지능 기술의 적용에 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 첫 단계로써 본 논문은 활성화 함수의 근사화 오차가 디퓨전 모델에 미치는 영향을 알아본다. Denoising diffusi ... 전체 초록 보기

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