신경망 압축

신경망 압축은 딥러닝 모델의 파라미터 수와 계산 복잡도를 줄이는 최적화 기술을 의미합니다. 이를 통해 모델의 효율성을 높이고 자원 소비를 줄이는 것이 목표입니다. 주요 목적은 모델 성능을 유지하면서 모델의 크기를 줄이고 속도를 높이는 것입니다. 이는 배포 유연성과 에너지 효율성을 향상시키는데 도움이 됩니다. 신경망 압축은 모바일 기기, 임베디드 시스템, 엣지 컴퓨팅 등 자원 제약이 있는 환경에서 큰 응용 가치를 가지고 있으며, 인공지능 기술의 보급을 효과적으로 촉진합니다.