미분 게이트와 차분 진화 알고리즘을 통한 치과 영상 분석 네트워크 가지치기

초록

딥러닝 기반의 치과 영상 분석 알고리즘은 높은 성능을 보여주는 대신에 연산 비용이 매우 크다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 sigmoid 기반 미분 게이트와 차분 진화 알고리즘의 연산자를 통해 딥러닝 네트워크 내 필터들을 가지치기하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 압축률 제어가 용이하며, 동시에 보다 많은 하위 네트워크를 탐색해 높은 압축률에서도 성능저하가 최소인 최적의 하위 네트워크를 찾을 수 있도록 한다. 이로 인해서 제안 기법을 통해 성능저하를 최소화 하면서 두부 계측점 검출 네트워크의 연산량(MACs)을 2.5%까지 압축할 수 있게 되었다.

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