Model Pruning — 덜 중요한 가중치를 정리하다

Model Pruning

모델이 커질수록 '정말 필요한 가중치'보다 여유분이 많아요. Model Pruning(모델 가지치기) 은 크기 기반으로 중요하지 않은 가중치를 0으로 만들어 희소(sparse) 모델을 만드는 기법이에요. 희소 모델은 압축이 잘 되고, 추론 시 0을 건너뛰면 지연도 줄어요. TF와 PyTorch 모두 공식 API를 제공해요.

이 카테고리의 문서

• 개요: TF Model Optimization — 크기 기반 가지치기 개요
• 핵심 기능: PyTorch 파이닝 튜토리얼 — torch.nn.utils.prune
• 실전·API: TF 프루닝 종합 가이드 — prune_low_magnitude

출처: https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning