메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
신은섭 (경희대학교) 배성호 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2020 하계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
22 - 25 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 큰 크기의 심층 신경망을 압축하기위해 네트워크 수준의 가중치 공유방법인 Global Weight 패러다임을 최초로 제시한다. 기존의 가중치 공유방법은 계층별로 가중치를 공유하는 것이 대부분이었다. Global Weight 는 기존 방법과 달리 전체 네트워크에서 가중치를 공유하는 효율적인 방법이다. 우리는 Global Weight 를 사용하여 학습되는 새로운 컨볼루션 연산인 Global Weight Convolution(GWConv)연산과 GWConv 를 적용한 Global Weight Networks(GWNet)을 제안한다. CIFAR10 데이터셋에서 실험한 결과 2.18 배 압축에서 85.64%, 3.41 배 압축에서 85.46%의 정확도를 보였다. Global Weight 패러다임은 가중치 공유가 궁극적으로 풀고자 했던 중복되는 가중치를 최소화하는 획기적인 방법이며, 추후 심도 있는 연구가 수행될 수 있음을 시사한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4 실험 결과
5 결론
6. 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-567-001082828