728x90 반응형 SMALL 양자화3 [Audio Processing] 시스템 구조 (Systems structures) 전송 및 저장 (Transmission and storage) 음성 전송 시스템 (speech transmission systems)의 목적은 가능한 한 적은 비트 (bits)로 신호를 압축 (compress)하는 동시에 출력 음질 (sound quality)을 가능한 한 좋게 유지하는 것이다. 이를 위해서는 도입하는 degradations가 지각적 영향 (perceptual influence)이 가능한 한 작도록 선택되어야 한다. 다시 말해, 청취자 (listener)가 신호가 저하된 것을 알아차리지 못하게 하거나 가능한 한 적게 알아차리게 하기를 원치 않는다. 그림에서 송신자 측 (sender side)의 인코더에서 신호가 어떻게 양자화되는지 결정하는 지각적 중요성 모델을 가지고 있다. 그런 다음 .. 2023. 6. 15. [Image Classification] MobileNet V1 MobileNet V1 모바일, embedded vision 앱에서 사용되는 것을 목적으로 한 MobileNet이라는 효율적인 모델을 제시한다. Depth-wise separable convolutions라는 구조에 기반하며 2개의 단순한 hyper parameter를 가진다. 이 2가지는 사용되는 환경에 따라 적절히 선택하여 적당한 크기의 모델을 선택할 수 있게 한다. 수많은 실험을 통해 가장 좋은 성능을 보이는 설정을 찾았으며 타 모델에 비해 성능이 거의 떨어지지 않으면서 모델 크기는 몇 배까지 줄였다. 모델 크기를 줄이는 방법은 크게 2가지로 나뉘는데, 사전 학습된 네트워크를 압축하거나 작은 네트워크를 직접 학습하는 방식이다. 이외에도 모델을 잘 압축하거나 양자화, hashing, pruning 등.. 2022. 9. 14. TensorFlow Lite (1) What is TensorFlow lite (TFLite)? 배터리와 메모리는 모바일, edge 또는 IoT 장치에 가장 중요한 두 가지 리소스이다. 클라우드나 사내 서버에 비해 제한된 양으로 제공된다. 딥러닝 (DL) 기반 훈련된 모델을 직접 배포하면 리소스가 부족하기 때문에 작동하지 않는다. 따라서, 이러한 장치에 대한 DL 모델 기반 추론은 모델의 다음 특성을 고려해야 한다. (i) 메모리를 절약하려면 크기가 더 작아야 한다. (ii) 배터리 수명을 절약하기 위해 적은 에너지를 소비해야 하고 (iii) 사용자가 모델이 즉시 반응한다고 느낄 수 있도록 낮은 대기 시간 또는 높은 추론 시간을 가져야 한다. 요컨대, 모바일 및 에지 장치에 배포하기 위해 메모리, 에너지 및 프로세서 사용량에 대해 모델을 .. 2022. 8. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
