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인공지능 모델의 필터 변환을 위한 전자 장치의 제어 방법에 있어서,기학습된 인공지능 모델의 레이어에 포함된 복수의 필터를 획득하는 단계;상기 복수의 필터 중, 제1 필터에 포함된 복수의 파라미터를 획득하는 단계;상기 복수의 파라미터 각각에 대한 복수의 절대값을 획득하는 단계;상기 복수의 절대값을 크기 순서로 정렬하는 단계;상기 획득된 복수의 절대값 중 기 설정된 하위 m% 비율에 해당하는 적어도 하나의 파라미처를 획득하는 단계;상기 획득된 적어도 하나의 파라미터의 값을 0으로 치환하는 단계; 를 포함하는 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 제어 방법은,상기 복수의 필터 각각에 대한 제로 파라미터의 개수를 판단하는 단계;상기 복수의 필터 각각을 상기 복수의 필터가 포함하는 제로 파라미터의 개수를 기준으로 정렬하는 단계;상기 제1 필터가 상기 정렬된 복수의 필터 중 기 설정된 하위 n% 비율에 해당하는 경우, 상기 제1 필터를 프루닝하는 단계; 및상기 인공지능 모델을 파인 튜닝하는 단계; 를 포함하는 제어 방법
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제2항에 있어서,상기 인공지능 모델은 13-Layer CNN 모델이고,상기 레이어는 상기 인공지능 모델이 포함하는 13개의 레이어 중, 제5 레이어 내지 제13레이어인 것을 특징으로 하는 제어 방법
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제2항에 있어서,상기 제어 방법은,상기 프루닝된 인공지능 모델에 대응되는 필터를 바탕으로 상기 인공지능 모델 구현을 위한 연산을 수행하는 단계; 를 더 포함하고,상기 연산을 수행하는 단계는,상기 프루닝된 인공지능 모델에 대응되는 필터로 입력되는 제1 입력값 및 제2 입력값이 제로값을 포함하는지 판단하는 단계; 및상기 제1 입력값 및 상기 제2 입력값 중 적어도 하나의 입력값이 제로값을 포함하는 경우, 상기 연산을 스킵하는 단계;를 포함하는 제어 방법
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제4항에 있어서,상기 연산을 수행하는 단계는,상기 제1 입력값을 제1 레지스터에 입력하고, 상기 제2 입력값을 상기 제2 레지스터에 입력하는 단계;상기 제1 레지스터 및 상기 제2 레지스터에 입력되는 en값이 1인 경우, 상기 제1 레지스터에서 출력된 제1 출력값 및 상기 제2 레지스터에서 출력된 제2 출력값을 곱연산하는 단계; 및상기 제1 레지스터 및 상기 제2 레지스터에 입력되는 en값이 0인 경우, 상기 제1 레지스터에서 출력된 제1 출력값 및 상기 제2 레지스터에서 출력된 제2 출력값에 대한 곱연산을 스킵하는 단계;를 포함하는 제어 방법
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제5항에 있어서,상기 연산을 스킵하는 단계는,상기 제1 입력값 및 상기 제2 입력값이 ZD 회로에 입력하여, 제1-1 출력값 및 제2-1 출력값을 획득하는 단계;상기 제1-1 출력값 및 상기 제2-1 출력값을 OR 게이트에 입력하여 생성된 제3 출력값을 제3 레지스터의 입력값으로 입력하는 단계; 및상기 제3 출력값의 반전값을 상기 제1 레지스터 및 상기 제2 레지스터의 en값으로 입력하는 단계; 를 포함하는 제어 방법
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제6항에 있어서,상기 ZD 회로는 NOT 게이트로 구현되는 것을 특징으로 하는 제어 방법
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하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 제1 항의 방법을 수행하는, 장치
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하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램
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인공지능 모델의 필터 연산을 위한 전자 장치의 제어 방법에 있어서,상기 인공지능 모델에 대응되는 필터로 입력되는 제1 입력값 및 제2 입력값이 제로값을 포함하는지 판단하는 단계; 상기 제1 입력값을 제1 레지스터에 입력하고, 상기 제2 입력값을 상기 제2 레지스터에 입력하는 단계;상기 제1 레지스터 및 상기 제2 레지스터에 입력되는 en값이 1인 경우, 상기 제1 레지스터에서 출력된 제1 출력값 및 상기 제2 레지스터에서 출력된 제2 출력값을 곱연산하는 단계; 및상기 제1 레지스터 및 상기 제2 레지스터에 입력되는 en값이 인 경우, 상기 제1 레지스터에서 출력된 제1 출력값 및 상기 제2 레지스터에서 출력된 제2 출력값에 대한 곱연산을 스킵하는 단계;를 포함하는 제어 방법
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