향상된 비트 평면 분할을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축

Improved Adapting a Single Network to Multiple Tasks By Bit Plane Slicing and Dithering

본 논문에서는 직전 연구였던 비트 평면 분할과 디더링을 통한 다중 학습 통합 신경망 구축에서의 한계점을 분석하고, 향상시킨 방법을 제시한다. 통합 신경망을 구축하는 방법에 대해 최근까지 시도되었던 방법들은 신경망을 구성하는 가중치(weight)나 층(layer)를 공유하거나 태스크 별로 구분하는 것들이 있다. 이와 같은 선상에서 본 연구는 더 작은 단위인 가중치의 비트 평면을 태스크 별로 할당하여 보다 효율적인 통합 신경망을 구축한다. 실험은 이미지 분류 문제에 대해 수행하였다. 대중적인 신경망 구조인 ResNet18 에 대해 적용한 결과 데이터셋 CIFAR10 과 CIFAR100 에서 이론적인 압축률 50%를 달성하면서 성능 저하가 거의 발견되지 않았다.