AI와 생활

딥러닝 - 모델 프루닝(Pruning) 기법 및 성능 복구 전략

In my life 2025. 3. 18. 16:54

1. 서론

딥러닝 모델은 성능이 빠르게 발전하면서, 모델의 크기와 복잡성도 급격히 증가하고 있습니다. 그러나 이러한 대형 모델은 연산 속도 저하와 높은 메모리 사용량 문제를 초래하여 특히 모바일 기기와 엣지 디바이스와 같은 자원 제한적인 환경에서는 실행이 어려워집니다. 이를 해결하기 위한 기술로 모델 경량화 및 연산 효율성 향상 기법들이 주목받고 있으며, 그 중 하나가 **프루닝(Pruning)**입니다.

프루닝은 불필요한 가중치나 뉴런을 제거하여 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 향상시키는 기법입니다. 이 기술은 모델 성능을 최대한 유지하면서도 불필요한 계산을 줄여, 모델을 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 본 글에서는 프루닝의 원리, 주요 기법, 성능 복구 전략, 실제 사례 및 도전 과제를 살펴봅니다.

2. 모델 프루닝의 개념 및 원리

2.1 프루닝의 정의

프루닝은 딥러닝 모델에서 불필요한 연결(가중치)이나 뉴런을 제거하여 모델의 복잡성을 줄이는 기술입니다. 주요 목적은 다음과 같습니다:

  • 모델 크기 축소: 가중치 개수를 줄여 메모리 사용량 절감
  • 연산 속도 향상: 불필요한 연산을 제거하여 처리 속도 개선
  • 전력 소모 감소: 계산량을 줄여 배터리와 전력 효율성 개선

2.2 프루닝의 원리

프루닝은 다음과 같은 단계로 수행됩니다:

  1. 기본 모델 학습: 초기 모델을 학습하여 시작
  2. 프루닝 단계: 중요도가 낮은 가중치와 뉴런을 제거
    • 중요도 측정 기준: L1 노름, L2 노름, 그래디언트 등
  3. 성능 복구: 프루닝 후 손실된 성능을 **파인튜닝(Fine-Tuning)**으로 복구
  4. 재학습 반복: 성능과 모델 크기의 균형을 맞출 때까지 반복 수행

3. 주요 프루닝 기법

3.1 가중치 기반 프루닝 (Weight Pruning)

  • 가중치를 기준으로 불필요한 연결을 제거하는 기법
  • 임계값 이하의 가중치는 제거

예시: ResNet, VGG 모델에서 사용됨

3.2 구조 기반 프루닝 (Structured Pruning)

  • 특정 필터, 채널, 뉴런 단위로 프루닝을 수행
  • 연산 속도를 높이고 모델 효율성을 극대화

예시: CNN에서 채널 단위로 필터를 제거하여 연산량 감소

3.3 비구조적 프루닝 (Unstructured Pruning)

  • 특정 연결만 제거하고 전체 구조는 유지
  • 메모리 효율성 개선과 모델 크기 축소 가능

예시: 스파스 행렬(sparse matrix) 형태로 저장

3.4 랭크 기반 프루닝 (Low-Rank Approximation)

  • 행렬 분해를 통해 불필요한 정보를 제거하고 저차원 표현을 사용
  • SVD(Singular Value Decomposition), Tucker Decomposition 등을 활용

3.5 동적 프루닝 (Dynamic Pruning)

  • 학습 중 실시간으로 중요도가 낮은 연결을 제거
  • 학습 데이터 및 그래디언트 변화에 따라 프루닝을 동적으로 수행

예시: LSTM, Transformer 모델에서 적용

 

Transformer 모델

 

4. 성능 복구 전략

4.1 파인튜닝(Fine-Tuning)

  • 프루닝 후 성능 저하를 복구하기 위해 재학습을 통해 성능을 개선

4.2 규제 기반 학습 (Regularization)

  • L1 또는 L2 규제를 통해 학습 중 스파스 패턴을 강화

4.3 재프루닝(Iterative Pruning)

  • 프루닝 → 재학습 → 프루닝을 반복하여 성능과 모델 크기의 최적점을 탐색

4.4 지식 증류(Knowledge Distillation) 적용

  • 프루닝된 모델을 교사 모델로 삼아 학생 모델에 전이 학습을 적용

5. 실제 적용 사례

5.1 ResNet 프루닝

  • 필터 기반 프루닝 적용하여 모델 크기 50% 감소
  • 정확도 하락 1% 이내

5.2 MobileNet 프루닝

  • 가중치 기반 프루닝 적용하여 모델 크기 40% 감소
  • 모바일 환경에서 성능 2배 향상

5.3 BERT 프루닝

  • 구조 기반 프루닝 적용하여 모델 크기 50% 감소
  • 처리 속도 30% 개선

6. 프루닝의 도전 과제

6.1 성능 손실 문제

  • 프루닝 후 성능 저하 가능성 존재
  • 규제 기반 학습 및 파인튜닝 필요

6.2 구조적 불균형 문제

  • 필터 또는 채널 단위 프루닝 시 구조적 불균형 발생 가능성

6.3 재학습 시간 문제

  • 재학습 과정에서 학습 시간이 증가할 수 있음

7. 결론

모델 프루닝은 딥러닝 모델을 경량화하고 성능을 최적화하기 위한 핵심 기술입니다. 다양한 프루닝 기법인 가중치 기반, 구조 기반, 랭크 기반 등을 통해 모델을 효율적으로 축소할 수 있습니다. 프루닝 후 성능 복구를 위한 파인튜닝, 규제 기반 학습, 지식 증류 기법을 활용하면 성능 저하 문제를 최소화할 수 있습니다. 실제로 ResNet, MobileNet, BERT 모델에서 성공적으로 적용되었으며, 앞으로는 하드웨어 가속기 및 NAS와 결합된 프루닝 기법이 활발히 연구될 것입니다.

프루닝의 원리