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딥러닝 - 저비트 모델(Low-Bit Model) 최적화 기법 분석 (INT8, FP16 등) 1. 서론딥러닝 모델은 많은 수의 연산을 포함하고 있어 정확도는 뛰어나지만, 연산 속도와 메모리 사용량 측면에서 비용이 크다. 특히 스마트폰, 드론, IoT 장치 등과 같이 자원이 제한된 환경에서는 기존의 32비트 부동소수점(FP32) 기반 모델을 그대로 사용할 수 없다.이런 환경에서 효과적인 해결책이 되는 기술이 바로 저비트 모델(Low-Bit Model) 이다. 이는 연산 정밀도를 줄여서 16비트(FP16), 8비트(INT8), 심지어 4비트, 2비트로도 모델을 실행할 수 있도록 최적화하는 방법이다.이 글에서는 저비트 모델의 개념, 대표적인 정밀도 포맷, 주요 기법, 실제 적용 사례, 그리고 실전 적용 시 유의할 점까지 쉽게 풀어 분석한다.2. 저비트 모델의 개념2.1 정의저비트 모델은 기존 FP32.. 2025. 4. 2.
딥러닝 - 스파스 모델(Sparse Model) 및 파라미터 공유 기반 압축 기법 분석 1. 서론딥러닝 모델이 점점 더 커지고 복잡해지면서, 연산 속도와 메모리 사용량이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 특히 스마트폰, IoT 기기, 자율주행 센서 등 자원이 제한된 환경에서는 효율적인 모델 경량화가 필수적이다.이러한 상황에서 스파스 모델(Sparse Model) 과 파라미터 공유(Parameter Sharing) 는 핵심적인 모델 압축 전략으로 주목받고 있다. 스파스 모델은 불필요한 가중치를 제거해 연산량을 줄이는 기법이고, 파라미터 공유는 동일한 가중치를 여러 위치에서 재사용하여 메모리 사용량을 줄인다. 이 두 방법은 서로 보완적으로 작동하며, 실제 모델의 구조를 크게 변경하지 않고도 경량화 효과를 낼 수 있다는 장점이 있다.본 글에서는 스파스 모델과 파라미터 공유의 개념, 주요 기법, 실제.. 2025. 4. 1.
딥러닝 - 경량화를 위한 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법 분석 1. 서론딥러닝 모델이 점점 복잡해지고 커지면서, 높은 성능을 내는 대신 연산량도 많아지고 메모리 사용도 늘어나고 있다. 이런 대형 모델은 서버에서는 잘 작동하지만, 스마트폰이나 IoT 기기처럼 리소스가 제한된 환경에서는 실행이 어렵다.이 문제를 해결하기 위해 지식 증류(Knowledge Distillation) 라는 기술이 등장했다. 지식 증류는 성능이 좋은 큰 모델(교사 모델, Teacher)의 지식을 작은 모델(학생 모델, Student)에게 전달하여, 작은 모델도 큰 모델에 가까운 성능을 낼 수 있도록 만드는 기법이다.이 글에서는 지식 증류의 개념, 작동 원리, 주요 기법, 실제 사례 및 최적화 전략을 쉽고 자세하게 설명한다.2. 지식 증류란?2.1 정의지식 증류는 "큰 모델이 배운 지식을 작은 .. 2025. 3. 31.
딥러닝 - AutoML 기반 모델 설계 및 최적화 전략 분석 1. 서론딥러닝 기술의 발전은 인간의 개입 없이도 데이터를 통해 자동으로 문제 해결 능력을 학습할 수 있게 만들었다. 그러나 높은 성능을 보장하는 모델을 만들기 위해서는 적절한 네트워크 구조 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 전처리 등 복잡하고 반복적인 작업이 필수다. 이런 과정을 자동화해주는 기술이 바로 AutoML(Automated Machine Learning) 이다.AutoML은 머신러닝 모델 설계, 학습, 최적화의 전 과정을 자동화하여 비전문가도 고성능 모델을 개발할 수 있게 해준다. 동시에 전문가에게는 모델 탐색과 실험 효율을 극대화할 수 있는 수단을 제공한다.본 글에서는 AutoML의 개념, 핵심 기법, 모델 최적화 전략, 실제 활용 사례 및 한계점을 전문적이고 고유한 시각에서 분석하고자 .. 2025. 3. 28.
딥러닝 - 전이 학습(Transfer Learning) 기반 모델 최적화 전략 분석 1. 서론딥러닝 모델은 대규모 데이터와 학습 시간이 요구되지만, 많은 현실적인 문제에서는 충분한 데이터를 얻기가 어렵습니다. 특히, 의료 영상, 금융 데이터, 자연재해 예측 등과 같은 특수한 도메인에서는 데이터가 제한적일 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기술로 **전이 학습(Transfer Learning)**이 주목받고 있습니다.전이 학습은 대규모 데이터로 사전 학습된 모델을 활용하여 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 도와주는 기술로, 적은 데이터로도 높은 성능을 낼 수 있는 장점이 있습니다. 이 글에서는 전이 학습의 개념, 주요 기법, 최적화 전략, 실제 적용 사례와 도전 과제를 체계적으로 분석합니다.2. 전이 학습의 개념 및 원리2.1 전이 학습의 정의전이 학습은 이미 학습된 지식을.. 2025. 3. 27.
딥러닝 - 메타러닝(Meta-Learning) 기반 모델 최적화 기법 분석 1. 서론최근 몇 년간 딥러닝 기술은 놀라운 성과를 이루어내며, 다양한 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 실제 환경에서 딥러닝 모델을 효과적으로 배포하려면, 많은 데이터와 시간이 필요하며, 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응하는 데 어려움이 따릅니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 메타러닝(Meta-Learning) 기술이 주목받고 있습니다.메타러닝은 모델이 다양한 작업에서 학습된 경험을 기반으로 새로운 작업에 대해 빠르게 적응할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이는 인간이 과거 경험을 활용하여 새로운 과제를 빠르게 학습하는 방식과 유사합니다. 본 글에서는 메타러닝의 개념과 주요 기법을 분석하고, 이를 통한 모델 최적화 전략을 소개합니다.2. 메타러닝(Meta-Learning)의 개념과 원리2.1 메타러.. 2025. 3. 26.

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