PAODING은 사전 학습된 신경망 모델을 데이터 없이 압축하는 툴킷입니다. 모델의 정확도와 강건성을 유지하면서 모델 크기를 크게 줄이는 것이 목표입니다.
PAODING의 주요 특징은 다음과 같습니다:
반복적인 압축 과정: PAODING은 모델의 각 층을 순차적으로 압축하는 반복 프로세스를 사용합니다. 이를 통해 모델 정확도와 강건성을 최대한 유지할 수 있습니다.
계층 별 맞춤형 압축 전략: PAODING은 합성곱 층과 완전 연결 층에 각각 다른 압축 전략을 적용합니다. 합성곱 층은 채널 단위로, 완전 연결 층은 뉴런 단위로 압축합니다.
압축 영향 최소화: PAODING은 모델 출력에 미치는 영향을 최소화하는 방식으로 압축 대상을 선별합니다. 이를 통해 모델 정확도와 강건성 저하를 최소화할 수 있습니다.
PAODING의 평가 결과, 4개의 신경망 모델에서 모델 크기를 최대 4.5배 줄일 수 있었습니다. 동시에 모델 정확도는 50% 이내로 유지되었고, 적대적 공격에 대한 강건성도 50% 이상 유지되었습니다.
PAODING은 PyPI를 통해 공개되어 있으며, 다양한 신경망 모델에 적용할 수 있습니다. 또한 양자화 등의 추가 최적화 기법과도 호환됩니다.
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by Mark Huasong... klokken arxiv.org 05-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.00074.pdfDypere Spørsmål