<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Deep-Compression on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/tags/deep-compression/</link><description>Recent content in Deep-Compression on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ko/tags/deep-compression/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>가중치를 공유해서 모델 줄이기 — K-Means 기반 양자화</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kmeans-weight-quantization/</link><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/kmeans-weight-quantization/</guid><description>신경망 가중치를 K-Means로 몇 개의 대표값으로 묶으면, 정확도를 거의 잃지 않고 모델을 몇 배로 줄일 수 있다. 클러스터가 수렴하는 과정과 저장 용량이 줄어드는 걸 직접 돌려보는 인터랙티브 위젯과 함께 살펴본다. (Deep Compression, Han et al. 2016)</description></item></channel></rss>