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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,070 - 1,074 (5page)
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Pruning, one of the methods for compressing deep learning model, has been studied and applied in various way. In general, pruning targets are determined based on statistics of parameters especially weight values, but it is not easy how and what to prune. In this paper. we propose a method to find the optimal pruning target layers in convolution neural network based on impurity indicators that represents the complexity and distributions of the data. In experiments, we show that we can optimize simply by pruning CNN layer with low impurity index within an acceptable range of accuracy drop. We experimented VGG16 model with SVHN, CIFAR10 benchmark and demonstrate that the memory of the VGG16 model can be compressed about 87% within 2.5% drop of accuracy.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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