딥러닝 - 스파스 모델(Sparse Model) 및 파라미터 공유 기반 압축 기법 분석

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딥러닝 - 스파스 모델(Sparse Model) 및 파라미터 공유 기반 압축 기법 분석

In my life 2025. 4. 1. 18:44

1. 서론

딥러닝 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 적용 사례, 그리고 최적화 전략을 자세히 분석한다.

2. 스파스 모델(Sparse Model)의 개념 및 원리

2.1 정의

스파스 모델은 전체 연결 중에서 일부 가중치(weight)를 0으로 만들어, 네트워크가 실제로 사용하는 파라미터 수를 줄이는 기법이다. 모델은 여전히 큰 구조를 유지하지만, 계산 시에는 0인 연결을 무시하므로 연산량이 줄어든다.

2.2 왜 스파스 모델이 중요한가?

연산 속도 향상: 0인 가중치는 계산할 필요가 없음
메모리 절감: 저장할 파라미터 수가 줄어듦
에너지 효율 개선: 배터리 기반 장치에서 유리

2.3 주요 기법

2.3.1 가중치 기반 프루닝

작은 값을 가진 가중치를 0으로 만들고 제거
예: 절댓값이 특정 임계값 이하인 가중치 제거

2.3.2 구조적 스파시티 (Structured Sparsity)

채널, 필터, 레이어 단위로 통째로 제거 → 하드웨어 친화적
CNN에서 자주 사용됨

2.3.3 동적 스파시티 (Dynamic Sparsity)

학습 중 중요도가 바뀌는 가중치를 동적으로 조정
RigL(Prune and Regrow) 등이 대표적

2.3.4 정규화 기반 스파스화

L1 정규화를 사용해 일부 가중치가 자연스럽게 0에 가까워지도록 유도

3. 파라미터 공유(Parameter Sharing)의 개념 및 원리

3.1 정의

파라미터 공유는 같은 가중치 값을 여러 위치에서 재사용하는 방식으로, 딥러닝 모델의 파라미터 수를 줄이고 메모리 사용을 효율화하는 전략이다.

3.2 적용 예시

3.2.1 CNN 필터 공유

합성곱 계층에서 동일한 필터가 여러 위치에 반복적으로 적용됨
파라미터 수가 이미지 크기에 비례해 증가하지 않음

3.2.2 RNN 가중치 공유

시간 축을 따라 동일한 가중치가 재사용됨
시계열 데이터 처리에서 필수적

3.2.3 트랜스포머에서의 어텐션 공유

여러 층에서 동일한 어텐션 가중치를 공유하는 방식으로 경량화
ALBERT 등에서 적용됨

3.2.4 양자화 기반 공유

가중치를 미리 정의된 클러스터나 그룹으로 나누어 같은 값을 사용
예: 32비트 → 8비트 양자화 후 동일한 값끼리 묶음

4. 스파시티 + 파라미터 공유 통합 전략

이 두 기법은 별개로도 효과적이지만, 함께 적용하면 더욱 높은 압축률을 얻을 수 있다.

4.1 순차적 적용

먼저 스파스화를 통해 중요하지 않은 연결을 제거
이후 남은 가중치에 대해 파라미터 공유 적용

4.2 병렬 최적화

학습 시점부터 스파스화와 공유를 동시에 고려하는 손실 함수 설계

4.3 NAS와 결합

Neural Architecture Search를 통해 스파스 구조와 공유 구조를 자동 탐색

5. 실제 적용 사례

5.1 MobileNet

깊이별 분리 합성곱 구조로 파라미터 공유 극대화
일부 프루닝 적용으로 스파스 구조 구현

5.2 DistilBERT

BERT의 층 수 감소 + 어텐션 공유 → 40% 압축, 성능 유지

5.3 RigL (Rigging the Lottery)

동적 스파시티 모델로 훈련 → 90% 스파스화에도 성능 거의 동일

5.4 ALBERT

트랜스포머 내 모든 가중치 공유 적용 → 모델 크기 1/10로 축소

6. 최적화 전략 및 실전 팁

6.1 학습 중 적용 vs 사후 적용

학습 도중 스파시티 적용 시 성능 손실 적음
사후 적용은 파인튜닝 반드시 필요

6.2 정규화와 함께 사용

L1 정규화는 자연스러운 스파시티 유도에 유리

6.3 하드웨어 친화 설계 고려

구조적 스파시티는 GPU, NPU에서 실행 최적화에 유리
비구조적 스파시티는 압축률은 높지만 실행 속도 향상은 제한적

7. 결론

스파스 모델과 파라미터 공유는 딥러닝 모델을 효율화하는 데 매우 유용한 전략이다. 계산량을 줄이고, 메모리 사용을 최적화하면서도 성능 저하를 최소화할 수 있다. 특히 MobileNet, ALBERT, RigL 같은 실제 사례에서 높은 효과가 입증되었으며, NAS나 지식 증류 등 다른 최적화 기법과 결합할 경우 그 효과는 더욱 극대화될 수 있다. 앞으로도 경량 모델이 필요한 다양한 분야에서 이 두 기술은 핵심적인 역할을 하게 될 것이다.