(서울일보/차강수 기자) 인천대학교 임베디드시스템공학과 강우철 교수팀은 딥러닝 모델의 크기는 최대 절반으로 줄이면서 정확도는 향상시키는 기술을 12월에 온라인으로 개최되는 NeurIPS 2021에서 발표한다. (논문명: Deeply Shared Filter Bases for Parameter-Efficient Convolutional Neural Networks)
NeurIPS (Neural Information Processing Systems, 신경정보처리시스템학회)는 세계 최고 권위의 인공지능 학회로 머신러닝, 신경과학 등 다양한 인공지능 분야의 연구 결과가 발표된다.
강우철 교수팀은 딥러닝 모델에서 파라미터를 재사용해 모델의 크기를 줄일 경우에 인식 정확도가 떨어지는 이유가 학습신호인 그레이디언트가 소멸하거나 폭발함으로써 학습을 방해한다는 것을 이론적으로 증명했고, 이 문제를 해결하기 위해서 반복적으로 사용되는 필터들을 직교화시키는 학습기술을 개발했다.
딥러닝 모델을 모바일이나 임베디드시스템에서 사용하기 위해서는 모델의 크기를 줄이면서도 인식 정확도의 하락은 최소화 할 수 있는 모델 구조와 학습 기술이 요구된다. 그러나, 기존의 딥러닝 모델 압축 기술들은 모델의 사이즈를 줄이는 정도에 비례해 인식 정확도가 저하되어 모델을 압축하는데 제약이 있었다.
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