Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 서지원 | - |
dc.contributor.author | 안건주 | - |
dc.date.accessioned | 2021-02-24T16:01:00Z | - |
dc.date.available | 2021-02-24T16:01:00Z | - |
dc.date.issued | 2021. 2 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/158926 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000485696 | en_US |
dc.description.abstract | 최근 딥 러닝의 활용 분야가 넓어지고 있는 추세이며, 많은 파라미터들을 가지고 있는 딥 러닝 모델들이 좋은 성능을 보이는 경향이 있다. 그리고 필연적으로 크기가 큰 모델을 이용한 딥 러닝 추론은 긴 시간을 요구한다. 본 논문은 딥 러닝 추론을 할 때, 활성화 함수인 Rectified Linear Unit 과 행렬 곱을 융합을 하고, 두 연산과정에서 계산할 출력 값의 부호를 미리 예측하여 계산의 양을 줄인다. 계산의 양을 줄였음에도 정확도를 거의 해치지 않는 선에서 추론 시간을 절약하는 방안을 제안한다. | - |
dc.publisher | 한양대학교 | - |
dc.title | ReLU가 합성된 행렬 곱 연산의 부분 생략을 통한 딥 러닝 모델 추론 시간 개선 | - |
dc.title.alternative | Improving Performance of Deep Learning Model Inference with Partial Skip of ReLU-fused Matrix Multiplication Operation | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 안건주 | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Gunjoo Ahn | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | 대학원 | - |
dc.sector.department | 컴퓨터·소프트웨어학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
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