Geometric Analysis of Structured L0 Optimization for Theoretically Grounded Lossless Neural Network Pruning
이공학학술연구기반구축(R&D) · Post-Doc. 성장형 연구지원
2026년
2340062761
교육부
한국연구재단
고려대학교
정재헌
1명
2026.06.01 ~ 2027.02.28
2026.06.01 ~ 2029.05.31
4,500만원
4,500만원
응용연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 structured pruning 문제를 기존의 정규화 기반 근사 최적화 접근에서 벗어나, structured L0 제약의 해 공간을 기하학적으로 재해석하고 이에 정합적인 정확한 parameterization 및 최적화 체계를 확립하는 것이다. 기존 structured sparsity 연구는 L0 제약의 조합적·비매끄러운 특성으로 인...
본 과제는 세 가지 상호 연계된 연구 축으로 구성된다. 첫째, structured L0 제약 하의 feasible set을 유한 개의 선형 부분공간의 합집합 구조로 엄밀히 정식화하고, 해당 해 공간에서 발생하는 특이점(singularity)의 성격과 regularizer의 global minima 간의 관계를 분석한다. 이를 통해 structured pru...
... 형태로 구현하여 다양한 비전·언어·생성모델에 적용 가능한 범용 경량화 모듈로 확장 가능하다. 또한 핵심 알고리즘은 지식재산 창출 및 기술이전의 대상이 될 수 있으며, 엣지 디바이스 및 클라우드 기반 AI 서비스 환경에서 모델 크기, 연산량, 전력 소모를 동시에 절감하는 효과를 기대할 수 있다.학문적으로는 L0 optimization 문제에 대해 solution space의 직접적 ...