신경망 교환 포맷(NNEF : Neural Network Exchange Format)

기계학습(ML : Machine Learning)에 사용하는 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 모델 정보를 서로 다른 학습 프레임워크에서 교환할 목적으로 만든 데이터 포맷.
* 참고: 인공신경망 모델 정보에는 신경망의 구조, 신경망 내부 가중치 정보, 기존 포맷 정보 등이 있다.

인공지능(AI) 개발자는 인공지능 구현을 위하여 다양한 학습 프레임워크를 사용한다. 신경망 교환 포맷(NNEF : Neural Network Exchange Format)은 텐서플로(TensorFlow), 케라스(Keras), 파이토치(PyTorch) 등 서로 다른 학습 프레임워크에서 동일한 인공 신경망 모델 정보를 공유할 수 있도록 표준화된 데이터 포맷을 제공한다.

인공 신경망은 기계학습(ML) 학습 알고리즘 중 하나로 여러 층의 망으로 구성되어 있다. 일반적으로 고성능 인공 신경망을 학습시키는 것은 인공 신경망 내부 단위 노드 사이의 가중치(weight) 변수를 계산하는 과정으로 진행하며 상당한 양의 학습 데이터와 시간이 필요하다. 또한 학습을 통하여 계산된 인공 신경망 모델 정보는 인공지능을 구현하는 과정에서 재사용될 수 있다. 신경망 교환 포맷(NNEF : Neural Network Exchange Format)으로 저장한 인공 신경망 모델 정보는 다양한 프레임워크에서 활용할 수 있다.

 

예를 들어, 잘 훈련된 음성인식 기능 목적의 인공 신경망을 재사용하여 음성 비서, 인공지능 스피커 등 다양한 인공지능 애플리케이션을 적은 시간을 들여 손쉽게 구축할 수 있다.

신경망 교환 포맷(NNEF)은 학습된 변수 정보뿐만 아니라 인공 신경망의 구조, 인공 신경망 사용 작업, 기타 매개 변수 등의 인공 신경망 모델 정보를 캡슐화하여 저장한다.

* 관련 표준
- NNEF 1.0.3 Specification. Neural Network Exchange Format

 

 

 

출처]

한국정보통신기술협회 : 신경망 교환 포맷

 

 

 

 

 

 

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