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AI 분야 최우수 학술대회 논문 발표 / 김장호(인공지능학부) 교수

 

 

지난 해 11월 캐나다 오타와에서 개최된 인공지능 최우수 학술대회인 Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM) 학회에서  우리 대학 인공지능학부 김장호 교수와 서울대 곽노준 교수 연구팀 (유자연, 송예지, 유기윤)의 공동연구를 통해 연구된 딥러닝 경량화 연구를 발표하였다. 딥러닝 모델의 경량화 방법인 "Finding Efficient Pruned Network via Refined Gradients for Pruned Weights" (그림 참조) 의 연구는 딥러닝 모델을 교사 모델과 학생 모델로 나누어 효율적으로 가지치기를 하여 모델의 효율성을 증대시키는 방법이다.


ACM Multimedia는 1993년 창립 이후로 전 세계적으로 주요한 회의로 자리매김하고 있으며 멀티미디어 분야에서의 과학적 성취와 혁신적인 산업 제품을 전시하는 핵심 세계 행사이다.

제목 AI 분야 최우수 학술대회 논문 발표 / 김장호(인공지능학부) 교수 작성자 박채원
작성일 24.01.09 조회수 192
첨부파일 김장호-교수.jpg (92.5 KB) 구분 학부공지

 

 

지난 해 11월 캐나다 오타와에서 개최된 인공지능 최우수 학술대회인 Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (ACM MM) 학회에서  우리 대학 인공지능학부 김장호 교수와 서울대 곽노준 교수 연구팀 (유자연, 송예지, 유기윤)의 공동연구를 통해 연구된 딥러닝 경량화 연구를 발표하였다. 딥러닝 모델의 경량화 방법인 "Finding Efficient Pruned Network via Refined Gradients for Pruned Weights" (그림 참조) 의 연구는 딥러닝 모델을 교사 모델과 학생 모델로 나누어 효율적으로 가지치기를 하여 모델의 효율성을 증대시키는 방법이다.


ACM Multimedia는 1993년 창립 이후로 전 세계적으로 주요한 회의로 자리매김하고 있으며 멀티미디어 분야에서의 과학적 성취와 혁신적인 산업 제품을 전시하는 핵심 세계 행사이다.