ㅁ 경량화 기법

ㅇ 정의:
– 경량화 기법은 모델의 크기와 복잡도를 줄여 실행 속도를 향상시키고 메모리 사용량을 감소시키는 방법입니다.

ㅇ 특징:
– 모델 성능 저하를 최소화하면서 계산 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다.
– 다양한 기술이 적용될 수 있으며, 특정 데이터와 모델에 따라 효과가 달라질 수 있습니다.

ㅇ 적합한 경우:
– 실시간 응답이 필요한 애플리케이션(예: 스마트폰 애플리케이션, IoT 디바이스).
– 메모리 제약이 있는 환경에서 높은 성능이 요구되는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 경량화 기법은 모든 모델에 동일한 효과를 주지 않으므로, 적용 대상 모델의 특성을 이해하지 못한 경우 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
– 시험에서는 경량화가 성능 향상과 동일하다고 단순하게 판단하는 경우가 많습니다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 경량화 기법은 모델의 크기를 줄이고 실행 속도를 향상시킨다.
– X: 경량화 기법은 항상 모델의 정확도를 높인다.

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1. Weight Pruning

ㅇ 정의:
– Weight Pruning은 모델의 가중치 중 불필요하거나 영향력이 적은 가중치를 제거하여 모델 크기를 줄이는 기법입니다.

ㅇ 특징:
– 모델의 성능을 유지하면서 계산량을 감소시킬 수 있습니다.
– 가중치 제거는 특정 기준(예: 작은 절대값)을 기반으로 이루어집니다.

ㅇ 적합한 경우:
– 과적합된 모델을 간소화하고 실행 속도를 높이고자 할 때.
– 메모리 및 계산 자원이 제한된 환경에서 고성능 모델을 유지하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Weight Pruning이 모든 모델에서 동일한 성능 향상을 보장한다고 생각하는 오류.
– 시험에서는 가중치를 제거하면 항상 모델 정확도가 유지된다고 단순화하는 경우가 있습니다.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Weight Pruning은 모델의 가중치를 제거하여 크기를 줄이는 데 사용된다.
– X: Weight Pruning은 항상 모델의 정확도를 향상시킨다.

ㅁ 추가 학습 내용

Weight Pruning은 딥러닝 모델에서 불필요하거나 덜 중요한 가중치를 제거하여 모델을 경량화하고 계산 효율성을 높이는 기법입니다. 이를 통해 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 개선할 수 있습니다. Weight Pruning에는 다양한 유형이 있으며, 대표적으로 구조적 Pruning과 비구조적 Pruning이 있습니다.

1. **구조적 Pruning**:
– 구조적 Pruning은 모델의 특정 구조(예: 필터, 채널, 레이어 등)를 제거하는 방법입니다.
– 이 방식은 하드웨어 및 소프트웨어 구현에서 효율성을 극대화할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어, 특정 레이어의 필터를 제거하면 계산량이 줄어들어 추론 속도가 빨라집니다.
– 하지만 구조적 Pruning은 모델의 구조를 변경하기 때문에 성능 저하가 발생할 가능성이 높으며, Pruning 전략을 신중하게 설계해야 합니다.

2. **비구조적 Pruning**:
– 비구조적 Pruning은 개별 가중치 값을 기준으로 중요도를 평가하여 특정 가중치를 제거하는 방식입니다.
– 이 방식은 모델의 구조를 유지하면서 가중치만 제거하기 때문에 유연성이 높습니다. 일반적으로 가중치의 크기가 작거나 중요도가 낮은 가중치를 제거합니다.
– 비구조적 Pruning은 구조적 Pruning보다 모델의 성능 저하가 비교적 적지만, 하드웨어에서의 효율성 향상은 제한적일 수 있습니다.

**모델 재학습(retraining)의 중요성**:
Pruning은 모델의 가중치를 제거하는 과정에서 성능 저하를 초래할 가능성이 있습니다. 따라서 Pruning 이후에는 모델을 재학습(retraining)하여 성능을 복구하는 과정이 필수적입니다. 이 과정에서 다음과 같은 방법이 사용됩니다:

– **Fine-tuning**: Pruning된 모델을 기존 학습 데이터로 미세 조정하여 성능을 회복합니다. Fine-tuning은 모델이 손실된 정보를 다시 학습할 수 있도록 돕습니다.
– **Regularization 기술 활용**: 재학습 과정에서 과적합을 방지하기 위해 Dropout, Weight Decay 등의 정규화 기법을 사용할 수 있습니다.
– **프루닝과 학습의 반복**: Pruning과 재학습을 여러 번 반복하여 점진적으로 가중치를 제거하고 성능을 최적화하는 방법도 효과적입니다.

결론적으로, Weight Pruning은 모델의 경량화와 효율성 향상에 중요한 역할을 하지만, 모델의 성능을 유지하기 위해 재학습 과정이 필수적입니다. 시험 대비를 위해 구조적 및 비구조적 Pruning의 차이점과 재학습 과정에서의 주요 전략을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.