딥러닝 신경망 압축 장치에 의해 수행되는 딥러닝 신경망 압축 방법에 있어서,상기 딥러닝 신경망 압축 장치의 제어부가 상기 딥러닝 신경망을 구성하는 적어도 하나의 텐서(tensor)를 분해하되, 동일한 입력에 대한 원래의 텐서의 출력과 분해된 텐서의 출력이 가장 근사해지도록 상기 적어도 하나의 텐서를 분해하는 단계; 및상기 제어부가 상기 원래의 텐서 및 분해된 텐서 모두에 임의의 노이즈를 입력으로 주고, 이들의 출력을 통해 상기 원래의 텐서 및 분해된 텐서를 학습시키는 단계를 포함하는, 방법.

제1항에 있어서,상기 분해하는 단계는,상기 제어부가 상기 원래의 텐서를 선생 모델로 하고, 상기 분해된 텐서를 학생 모델로 하는, 지식 추출(knowledge distillation) 기법을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.

제2항에 있어서,상기 분해하는 단계는,상기 제어부가 상기 원래의 텐서와 상기 분해된 텐서에 동일한 입력을 주고, 상기 두 텐서들로부터 결과 값으로 나오는 분포가 같아지도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.

제1항에 있어서,상기 제어부가 학습 데이터를 통해 상기 분해된 텐서를 미세조정(fine-tuning)하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.

제1항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

딥러닝 신경망 압축 장치에 의해 수행되며, 제1항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

딥러닝 신경망 압축 장치에 있어서,압축 대상이 되는 딥러닝 신경망을 수신하기 위한 입출력부;상기 딥러닝 신경망을 압축하기 위한 프로그램이 저장되는 저장부; 및상기 프로그램을 실행함으로써 상기 딥러닝 신경망을 압축하는 제어부를 포함하며,상기 제어부는,상기 딥러닝 신경망을 구성하는 적어도 하나의 텐서(tensor)를 분해하되, 동일한 입력에 대한 원래의 텐서의 출력과 분해된 텐서의 출력이 가장 근사해지도록 상기 적어도 하나의 텐서를 분해하고, 상기 원래의 텐서 및 분해된 텐서 모두에 임의의 노이즈를 입력으로 주고, 이들의 출력을 통해 상기 원래의 텐서 및 분해된 텐서를 학습시키는, 장치.

제7항에 있어서,상기 제어부는,상기 원래의 텐서를 선생 모델로 하고, 상기 분해된 텐서를 학생 모델로 하는, 지식 추출(knowledge distillation) 기법을 통해 상기 적어도 하나의 텐서를 분해하는 것을 특징으로 하는 장치.

제8항에 있어서,상기 제어부는,상기 원래의 텐서와 상기 분해된 텐서에 동일한 입력을 주고, 상기 두 텐서들로부터 결과 값으로 나오는 분포가 같아지도록 상기 적어도 하나의 텐서를 분해하는 것을 특징으로 하는 장치.

제7항에 있어서,상기 제어부는,학습 데이터를 통해 상기 분해된 텐서를 미세조정(fine-tuning)하는 것을 특징으로 하는 장치.