양자화(Quantized)
term_id: quantized
Category: training_techniques
Definition
양자화는 머신러닝 모델의 매개변수 수치 정밀도를 낮추는 모델 최적화 기법으로, 일반적으로 32비트 부동소수점 숫자를 8비트 정수로 변환합니다. 이를 통해 모델의 메모리 사용량을 줄이고 추론 속도를 높일 수 있습니다.
Summary
양자화는 모델의 크기와 지연 시간을 줄이기 위해 가중치와 활성화 값을 낮은 정밀도의 숫자로 표현하는 신경망 모델을 의미합니다.
Key Concepts
- 모델 압축(Model Compression)
- 저정밀도 연산(Low-Precision Arithmetic)
- 엣지 배포(Edge Deployment)
- 추론 최적화(Inference Optimization)
Use Cases
- 모바일 AI 애플리케이션
- 사물인터넷(IoT) 장치 통합
- 실시간 비디오 처리