초소형 IoT 장치에 구현 가능한 딥러닝 양자화 기술 분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김영민 | - |
dc.contributor.author | 한경현 | - |
dc.contributor.author | 황성운 | - |
dc.date.accessioned | 2023-03-24T07:40:23Z | - |
dc.date.available | 2023-03-24T07:40:23Z | - |
dc.date.created | 2023-03-24 | - |
dc.date.issued | 2023-02 | - |
dc.identifier.issn | 2466-0078 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/87215 | - |
dc.description.abstract | 많은 연산량을 가진 딥러닝은 초소형 IoT 장치나 모바일 장치에 구현하기가 어렵다. 최근에는 이러한 장치에서도 딥러닝을 구현할 수 있도록 모델의 연산량을 줄이는 딥러닝 경량화 기술이 소개되었다. 양자화는 연속적인 분포를가지는 파라미터 값들을 고정된 비트의 이산 값으로 표현하여 모델의 메모리 및 크기 등을 줄여 효율적으로 사용할수 있는 경량화 기법이다. 그러나 양자화로 인한 이산 값 표현으로 인해 모델의 정확도가 낮아지게 된다. 본 논문에서는정확도를 개선할 수 있는 다양한 양자화 기술을 소개한다. 먼저 기존 양자화 기술 중 APoT와 EWGS를 선택하여 동일한 환경에서 실험을 통해 결과를 비교 분석하였다. 선택된 기술은 ResNet모델에서 CIFAR-10 또는 CIFAR-100 데이터 세트로 훈련되고 테스트 되었다. 실험 결과 분석을 통해 기존 양자화 기술의 문제점을 파악하고 향후 연구에 대한방향성을 제시하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국사물인터넷학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 사물인터넷융복합논문지 | - |
dc.title | 초소형 IoT 장치에 구현 가능한 딥러닝 양자화 기술 분석 | - |
dc.title.alternative | Analysis of Deep learning Quantization Technology for Micro-sized IoT devices | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 사물인터넷융복합논문지, v.9, no.1, pp.9 - 17 | - |
dc.identifier.kciid | ART002935547 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 17 | - |
dc.citation.startPage | 9 | - |
dc.citation.title | 사물인터넷융복합논문지 | - |
dc.citation.volume | 9 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영민 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 황성운 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Internet of Things | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Quantization | - |
dc.subject.keywordAuthor | Model Training | - |
dc.subject.keywordAuthor | Experimental Configuration | - |
dc.subject.keywordAuthor | 사물인터넷 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 양자화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 모델 훈련 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 실험 구성 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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