프로젝트 소개
본 과제는 상업 이미지 Dataset에서 분류 정확도 5% 이내 성능을 유지하면서 파라미터 압축률 50% 이상을 달성하는 딥러닝 모델 경량화 기술과 프레임워크를 개발함.
연구 목표는 모바일 장치에서도 동작 가능한 경량화 알고리즘과 서버/단말탑재형 SW를 통해 자동 경량화를 수행하는 것임. 핵심 내용은 가지치기, 양자화, 지식 증류의 조합 및 조인트 학습을 지원하는 프레임워크 개발, 신경망 경량화를 자동화하는 학습 알고리즘 구현, 경량화된 계산 복잡도를 측정하는 시뮬레이터와 최적화 작업 수행, 당해년도 대회로 성능·기능 검증임. 기대 효과는 이미지 분류를 실시간 처리해 정확도와 응답시간을 개선하고, IoT·드론·로봇 등 산업 적용 확대 및 클라우드 비용 절감에 기여함.