728x90 정확도손실해결1 [PYTHON] 모델 경량화 QAT와 PTQ의 3가지 핵심 차이와 정확도 손실 해결 방법 [PYTHON] Quantization-Aware Training(QAT)과 Post-Training Quantization(PTQ)의 정확도 손실 분석딥러닝 모델의 크기가 거대해짐에 따라 온디바이스(On-device) AI 및 엣지 컴퓨팅 환경에서의 효율적인 추론을 위한 양자화(Quantization) 기술은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 32비트 부동소수점(FP32) 데이터를 8비트 정수(INT8)로 변환하는 과정에서 필연적으로 발생하는 정보의 손실, 즉 정확도 저하(Accuracy Drop)를 어떻게 제어하느냐가 모델 배포의 성패를 가릅니다. 본 포스팅에서는 학습 후 양자화를 진행하는 PTQ와 학습 과정에 양자화 오차를 반영하는 QAT의 수학적 메커니즘을 비교하고, 실무에서 정확도 손실을 최.. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
