모델 최적화

이 문서에서는 딥러닝 모델의 효율성을 높이기 위한 다양한 최적화 기법들을 소개합니다. 특히, 모델의 크기와 연산량을 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키기 위한 접근 방식들을 다룹니다.

대표적인 방법으로는 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation), 프루닝(Pruning), 그리고 저정밀 수치 표현 등이 있으며, 각 기법의 기본 개념과 적용 예시를 중심으로 설명할 예정입니다.

이러한 기법들은 특히 엣지 디바이스나 모바일 환경에서 모델을 경량화할 때 중요한 역할을 하며, 실무 시스템에서의 배포 효율성과 응답 속도를 크게 개선할 수 있습니다.