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NTIS 바로가기주관연구기관 | 인하대학교 InHa University |
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연구책임자 | 강상길 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013750 |
과제고유번호 | 1711129301 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-19 |
키워드 | 경량화.엔트로피.부분학습.딥러닝.연산가속화.compression.entropy.partial learning.deep learning.accelerating computation. |
□ 연구개요
모바일 디바이스 리소스의 한계로 모바일 상에서 학습 및 추론하는데 어려움이 있음. 본 연구는 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 딥러닝 네트워크에서 불필요한 가중치 연결을 가지치기(pruning)하여 압축 구조를 갖도록 하는 딥러닝 경량화 기법 개발을 목표로 함. 또한 이러한 경량화 구조를 모바일 디바이스에 탑재하여 추론하는 것은 가능하지만, 새로운 데이터 축적에 따른 디바이스 상에서의 학습이 필요한 경우나 이미지나 영상과 같은 빅데이터의 경우 여전히 리소스의 한계를 맞게 됨. 최종
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