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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제3호
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 184 - 189 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.3.184
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심층신경망은 이미지 분류 문제에서 높은 정확도를 보이며 주목을 받았다. 하지만 분류해야 하는 학습데이터와 클래스가 많아지고 복잡해지면 많은 매개변수를 필요로 하기 때문에 네트워크의 크기가 커지고 연산량도 많아진다. 그래서 분류 성능은 유지하면서 네트워크의 크기를 줄이는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구는 이미지 분류를 수행하는 심층신경망의 완전연결계층에서 가지치기를 수행하는 방법을 제안한다. 분류에 많은 영향을 미치는 노드집합을 검출하여 그 노드들만을 추론 작업에 활용한다. 추출된 특징이 모이는 출력계층의 직전계층들에서 가지치기를 수행하고 기존 연구와 분류 정확도를 비교하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., and Salakhutdinov, R., Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting, The journal of machine learning research, 15(1), 1929-1958, 2014.
Han, S., Pool, J., Tran, J., and Dally, W., Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network, ArXiv, abs/1506.02626, 2015.
Li, H., Kadav, A., Durdanovic, I., Samet, H., and Graf, H., Pruning Filters for Efficient ConvNets, ArXiv, abs/1608.08710, 2017.
Yu, R., Li, A., Chen, C. F., Lai, J. H., Morariu, V. I., Han, X., ... and Davis, L. S., Nisp: Pruning networks using neuron importance score propagation, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 9194-9203, 2018.
Frankle, J., Dziugaite, G., Roy, D.M., and Carbin, M., The Lottery Ticket Hypothesis at Scale, ArXiv, abs/1903.01611, 2019.
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Li, H., Kadav, A., Durdanovic, I., Samet, H., and Graf, H., Pruning Filters for Efficient ConvNets, ArXiv, abs/1608.08710, 2017.
Yu, R., Li, A., Chen, C. F., Lai, J. H., Morariu, V. I., Han, X., ... and Davis, L. S., Nisp: Pruning networks using neuron importance score propagation, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 9194-9203, 2018.
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