임베디드 AI를 위한 신경망 압축: 가지치기, 투영 및 양자화
시리즈: 에지 및 임베디드 AI
이번 Tech Talk에서는 정확도를 희생하지 않고 임베디드 시스템에서 효율적으로 실행할 수 있도록 신경망 모델을 압축하는 방법을 살펴봅니다. 많은 신경망은 과대파라미터화되어 있으며, 이는 필요 이상으로 많은 가중치와 구조를 포함한다는 의미입니다. 이러한 과잉은 가지치기, 투영, 양자화라는 세 가지 강력한 기술을 통해 체계적으로 줄일 수 있습니다. MATLAB® 실습 예제를 통해 가속도 데이터를 사용해 균열이 있는 도로 포장을 분류하는 훈련된 모델을 압축하는 방법을 배울 것입니다. 이를 통해 높은 정확도를 유지하면서 모델 크기를 94% 이상 줄일 수 있습니다.
게시 날짜: 2025년 8월 8일
