가지치기 (딥 러닝): 두 판 사이의 차이

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*모델 압축, 지연 시간(latency) 단축, 에너지 절약 등을 위해 활용된다.
*모델 압축, 지연 시간(latency) 단축, 에너지 절약 등을 위해 활용된다.
==방법==
==방법==
가지치기는 어떤 파라미터를 제거할지를 결정하는 기준(criteria)에 따라 여러 방식으로 나눌 수 있다.
가지치기(pruning)는 크게 두 가지 측면에서 분류할 수 있다.
===가중치 기반 가지치기 (Magnitude pruning)===
*'''평가기준(criteria)''' : 어떤 가중치를 제거할지 결정하는 기준
*'''원리''' : 가중치의 절댓값이 작을수록 모델에 기여하는 영향이 적다고 가정하고, 임계치(threshold) 이하의 가중치를 제거한다.
*'''적용 형태(method)''' : 실제로 어떤 단위로 가지치기를 적용할지에 대한 방식
*'''장점'''
===평가기준===
**구현이 단순하고 직관적이다.
가중치의 중요도를 평가하는 기준에 따라 다음과 같은 방식이 있다.*'''가중치 크기 기반 (Magnitude pruning)'''
**추가 계산 비용이 거의 없다.
**원리: 가중치의 절댓값이 임계치보다 작은 경우 중요하지 않다고 보고 제거한다.
*'''단점'''**입력 데이터의 중요도나 실제 예측 성능에 대한 영향을 고려하지 못한다.
**장점: 단순하고 구현이 쉽다.
**잘못 적용하면 중요한 연결이 제거되어 정확도 저하가 발생할 수 있다.
**단점: 입력의 중요도를 반영하지 못하여 성능 저하 위험이 있다.
===기울기 기반 가지치기 (Gradient pruning)===
 
*'''원리''' : 학습 과정에서의 기울기(gradient)가 작은 파라미터는 손실 함수에 미치는 영향이 적다고 판단하여 제거한다.
*'''기울기 기반 (Gradient pruning)'''
*'''장점'''
**원리: 학습 시 기울기가 작은 파라미터를 제거한다.
**학습 동역학을 반영할 수 있어 단순한 크기 기준보다 정교하다.
**장점: 학습 동역학을 고려할 수 있어 정교하다.
*'''단점'''
**단점: 시점과 데이터 분포에 따라 불안정할 수 있으며 계산량이 증가한다.
**학습 데이터 분포나 특정 시점에 의존할 수 있다.
 
**계산 비용이 추가로 발생한다.
*'''헤세 행렬 기반 (Hessian pruning)'''
===헤세 행렬 기반 가지치기 (Hessian pruning)===
**원리: 손실 함수의 2차 미분(헤세 행렬)을 통해 손실 변화가 작은 파라미터를 제거한다.
*'''원리''' : 손실 함수의 2차 미분(헤세 행렬)을 이용하여, 제거 시 손실 변화가 작은 파라미터를 우선적으로 가지치기한다.
**장점: 이론적으로 손실에 미치는 영향을 근사할 수 있다.
*'''장점'''
**단점: 대규모 신경망에서는 계산 비용이 매우 크다.
**이론적으로 손실에 미치는 영향을 근사할 수 있어 정밀하다.
 
*'''단점'''
*'''학습 손실 변화 기반 (Training loss change pruning)'''
**헤세 행렬 계산이 매우 비싸며, 대규모 신경망에서는 실용성이 떨어진다.
**원리: 특정 파라미터를 제거했을 때 학습 손실의 변화를 직접 평가한다.
===학습 손실 변화 기반 가지치기 (Training loss change pruning)===
**장점: 성능 저하를 최소화할 수 있다.
* '''원리''' : 특정 파라미터를 제거했을 때 학습 손실(training loss)의 변화를 직접 평가하여, 손실에 거의 영향을 주지 않는 파라미터를 제거한다.
**단점: 계산량이 매우 크며, 대규모 데이터셋에서는 적용이 어렵다.
*'''장점'''
===적용 형태===
**모델 성능을 유지하면서 가지치기를 수행할 수 있다.
평가기준을 통해 중요도가 낮다고 판단된 파라미터를 실제로 어떤 단위로 제거할지에 따라 다음과 같이 구분된다.
** 손실 변화에 기반하므로 정확도 저하를 최소화한다.
*'''비구조적 가지치기 (Unstructured pruning)'''
*'''단점'''
**원리: 개별 가중치를 독립적으로 제거한다.
**계산량이 매우 크고, 대규모 데이터셋에서는 적용하기 어렵다.
**장점: 매우 높은 희소성(sparsity)을 달성할 수 있다.
**일부 경우 서브셋 데이터로 근사해야 한다.
**단점: 메모리는 절약되지만, 하드웨어 가속기(GPU, NPU 등)에서 병렬화 최적화가 어렵다.
===구조적 가지치기와 비구조적 가지치기 ===
 
* '''비구조적 가지치기''' : 개별 가중치 단위로 제거 → 높은 희소성을 만들지만, 하드웨어 최적화와는 잘 맞지 않을 수 있음
*'''구조적 가지치기 (Structured pruning)'''
*'''구조적 가지치기''' : 뉴런, 채널, 필터, 레이어 단위로 제거 → 하드웨어에서 효율적으로 실행 가능하지만, 설계가 더 복잡할 수 있음
**원리: 뉴런, 채널, 필터, 또는 레이어 단위로 제거한다.
==특징==
**장점: 하드웨어에서 효율적인 실행이 가능하다.
**단점: 모델 구조 자체가 변하므로, 정확도 유지가 더 어렵거나 재설계가 필요할 수 있다.
==가지치기의 일반적인 장단점==
*'''장점'''
*'''장점'''
**모델 크기 감소 및 저장 공간 절약
**모델 크기 감소 및 저장 공간 절약

2025년 9월 25일 (목) 09:53 기준 최신판

가지치기(영어: Pruning)는 딥 러닝에서 신경망의 불필요한 파라미터(가중치나 뉴런 연결)를 제거하여 모델의 크기를 줄이고 연산 효율을 높이는 기법이다. 이는 나무의 불필요한 가지를 잘라내는 원예 작업에서 유래한 용어로, 신경망의 성능은 유지하면서도 경량화를 달성하기 위해 사용된다.

개요[편집 | 원본 편집]

  • 딥 러닝 모델은 수백만~수십억 개의 파라미터를 가지며, 이 중 일부는 학습 결과에 크게 기여하지 않는다.
  • 가지치기는 중요도가 낮은 파라미터를 제거하여, 계산량(MACs, FLOPs)을 줄이고 메모리 사용량을 절감한다.
  • 모델 압축, 지연 시간(latency) 단축, 에너지 절약 등을 위해 활용된다.

방법[편집 | 원본 편집]

가지치기(pruning)는 크게 두 가지 측면에서 분류할 수 있다.

  • 평가기준(criteria) : 어떤 가중치를 제거할지 결정하는 기준
  • 적용 형태(method) : 실제로 어떤 단위로 가지치기를 적용할지에 대한 방식

평가기준[편집 | 원본 편집]

가중치의 중요도를 평가하는 기준에 따라 다음과 같은 방식이 있다.*가중치 크기 기반 (Magnitude pruning)

    • 원리: 가중치의 절댓값이 임계치보다 작은 경우 중요하지 않다고 보고 제거한다.
    • 장점: 단순하고 구현이 쉽다.
    • 단점: 입력의 중요도를 반영하지 못하여 성능 저하 위험이 있다.
  • 기울기 기반 (Gradient pruning)
    • 원리: 학습 시 기울기가 작은 파라미터를 제거한다.
    • 장점: 학습 동역학을 고려할 수 있어 정교하다.
    • 단점: 시점과 데이터 분포에 따라 불안정할 수 있으며 계산량이 증가한다.
  • 헤세 행렬 기반 (Hessian pruning)
    • 원리: 손실 함수의 2차 미분(헤세 행렬)을 통해 손실 변화가 작은 파라미터를 제거한다.
    • 장점: 이론적으로 손실에 미치는 영향을 근사할 수 있다.
    • 단점: 대규모 신경망에서는 계산 비용이 매우 크다.
  • 학습 손실 변화 기반 (Training loss change pruning)
    • 원리: 특정 파라미터를 제거했을 때 학습 손실의 변화를 직접 평가한다.
    • 장점: 성능 저하를 최소화할 수 있다.
    • 단점: 계산량이 매우 크며, 대규모 데이터셋에서는 적용이 어렵다.

적용 형태[편집 | 원본 편집]

평가기준을 통해 중요도가 낮다고 판단된 파라미터를 실제로 어떤 단위로 제거할지에 따라 다음과 같이 구분된다.

  • 비구조적 가지치기 (Unstructured pruning)
    • 원리: 개별 가중치를 독립적으로 제거한다.
    • 장점: 매우 높은 희소성(sparsity)을 달성할 수 있다.
    • 단점: 메모리는 절약되지만, 하드웨어 가속기(GPU, NPU 등)에서 병렬화 최적화가 어렵다.
  • 구조적 가지치기 (Structured pruning)
    • 원리: 뉴런, 채널, 필터, 또는 레이어 단위로 제거한다.
    • 장점: 하드웨어에서 효율적인 실행이 가능하다.
    • 단점: 모델 구조 자체가 변하므로, 정확도 유지가 더 어렵거나 재설계가 필요할 수 있다.

가지치기의 일반적인 장단점[편집 | 원본 편집]

  • 장점
    • 모델 크기 감소 및 저장 공간 절약
    • 추론 속도 향상, 지연 시간 단축
    • 저전력 디바이스(모바일, IoT)에서 실행 가능
  • 단점
    • 잘못 가지치기하면 정확도가 크게 하락할 수 있음
    • 재학습(fine-tuning)이 필요한 경우가 많음
    • 최적의 가지치기 기준을 찾는 것이 어렵다

관련 기법[편집 | 원본 편집]

응용[편집 | 원본 편집]

  • 모바일 및 임베디드 장치에서의 경량 신경망
  • 대규모 언어 모델(LLM) 경량화
  • 에너지 효율적 인공지능 시스템 설계

같이 보기[편집 | 원본 편집]

참고 문헌[편집 | 원본 편집]

  • Song Han, Jeff Pool, John Tran, William J. Dally. Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks. NeurIPS 2015.
  • Molchanov, P., et al. Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Transfer Learning. ICLR 2017.

각주[편집 | 원본 편집]

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