728x90 인공지능성능회복1 [PYTHON] 모델 가지치기(Pruning) 후 재학습(Fine-tuning) 성능 회복 방법과 3가지 핵심 차이 해결 전략 딥러닝 모델의 경량화 과정에서 발생하는 성능 저하 문제를 수학적, 실무적 관점에서 분석하고, 최적의 회복 전략을 제시합니다.1. 모델 가지치기(Pruning)의 본질과 직면하는 과제최신 딥러닝 모델은 수십억 개의 파라미터를 가지고 있어 모바일 기기나 엣지 컴퓨팅 환경에서 구동하기에 너무 무겁습니다. 모델 가지치기(Pruning)는 가중치 중 중요도가 낮은 것을 제거하여 파라미터 수를 줄이는 핵심 기술입니다. 하지만 가지치기 직후에는 모델의 정확도가 급격히 하락하며, 이를 원상복구 하기 위한 재학습(Fine-tuning) 과정은 단순한 학습보다 훨씬 정교한 전략을 필요로 합니다. 본 가이드에서는 단순히 가중치를 지우는 것을 넘어, 지워진 파라미터의 공백을 메우고 성능을 극대화하는 7가지 이상의 실무 예제와.. 2026. 4. 15. 이전 1 다음 728x90
