개요
딥러닝 모델 경량화를 위한 MST 적용 실험. 파라미터 수 감소와 성능 유지 사이의 균형 분석.
시사점
모델 구조 축소보다 연결성과 중요도를 함께 고려하는 압축 관점 학습.
기술 키워드
Model Compression Graph Algorithms PyTorch MST
자료
딥러닝 모델 경량화를 위한 MST 적용 실험. 파라미터 수 감소와 성능 유지 사이의 균형 분석.
모델 구조 축소보다 연결성과 중요도를 함께 고려하는 압축 관점 학습.