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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 서지원
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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최근 딥 러닝의 활용 분야가 넓어지고 있는 추세이며, 많은 파라미터들을 가지고 있는 딥 러닝 모델들이 좋은 성능을 보이는 경향이 있다. 그리고 필연적으로 크기가 큰 모델을 이용한 딥 러닝 추론은 긴 시간을 요구한다. 본 논문은 딥 러닝 추론을 할 때, 활성화 함수인 Rectified Linear Unit 과 행렬 곱을 융합을 하고, 두 연산과정에서 계산할 출력 값의 부호를 미리 예측하여 계산의 양을 줄인다. 계산의 양을 줄였음에도 정확도를 거의 해치지 않는 선에서 추론 시간을 절약하는 방안을 제안한다.
목차
제 1 장 서론 1제 1 절 최근 딥 러닝 연구 동향 1제 2 절 연구의 필요성 2제 2 장 이론적 배경 3제 1 절 딥 러닝에서의 행렬 곱과 활성화 함수 3제 2 절 딥 러닝 모델 은닉 층 출력 값 분포 4제 3 장 연구 방법 5제 1 절 행렬 곱과 ReLU 의 연산 출력 값의 부호 예측 5제 2 절 모델에 따른 하이퍼 파라미터 결정법 7제 4 장 실험 및 결과 9제 1 절 실험 환경 9제 2 절 정확도 관점에서의 실험 결과 12제 3 절 추론 시간 관점에서의 실험 결과 13제 4 절 하이퍼 파라미터 결정법을 적용한 실험 결과 14제 5 절 고찰 15제 5 장 결론 16참고 문헌 17ABSTRACT 19
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