GWLZ는 기존 손실 압축기의 압축 품질을 크게 향상시키는 새로운 학습 기반 압축 프레임워크이다. 다중 경량 학습 모델을 활용하여 압축된 데이터의 복원 품질을 크게 개선할 수 있다.
본 연구는 주목 기반 계층적 압축 방법을 제안하여 과학 데이터의 압축 성능을 향상시키고 오차 한계를 보장한다.
