커널밀도추정을 이용한 신경망 기반 객체 인식 모델 연결가중치 양자화 장치 및 그 방법

Neural networks based object recognition model weight quantization device and its method using kernel density estimation

초록

본 발명은 합성곱 신경망의 연결가중치 양자화 장치에서 양자화 구간을 결정하는 연결가중치의 수를 줄일 수 있는 커널밀도추정을 이용한 양자화 장치이다. 본 발명은 객체 인식 모델의 연결가중치로부터 커널밀도추정을 수행하여 커널밀도함수를 구성하고, 추정한 커널밀도함수로부터 소량의 데이터를 샘플링하여 k-평균 군집화 방법을 이용한 양자화를 수행하거나, 샘플링된 데이터로 다시 한 번 커널밀도추정을 수행하여 또 다른 커널밀도함수를 구성한 뒤, 이를 이용하여 Lloyd-max 양자화를 수행한다. 본 발명은 이와 같은 방법을 통해 양자화 구간을 결정하는 연결가중치의 수를 줄임으로써 연결가중치 양자화에 필요한 소요시간을 감소시켜 양자화와 신경망의 재학습의 반복 구성되는 전체 학습의 소요시간을 단축시켜 신경망의 응용 효율성을 제고한다.

제목
커널밀도추정을 이용한 신경망 기반 객체 인식 모델 연결가중치 양자화 장치 및 그 방법
제목 (타언어)
Neural networks based object recognition model weight quantization device and its method using kernel density estimation
저자
서상현김준태
발행일
2022-04-26
출원번호
10-2020-0070956
등록번호
10-2392308
출원일
2020-06-11
등록일
2022-04-26