신경망의 메모리 요구 사항을 줄이기 위한 세 가지 구체적인 기술을 말해 보세요.
신경망의 메모리 요구 사항을 줄이는 방법에는 다음을 포함하여 여러 가지 기술이 있습니다.

1. **가지치기**: 가지치기는 네트워크의 뉴런 사이에서 불필요하거나 중복되는 연결을 제거하는 기술입니다. 이렇게 하면 저장해야 하는 매개변수 수가 줄어들고 메모리 요구 사항도 줄어듭니다. 가지치기 방법에는 작은 가중치 연결을 제거하는 크기 기반 가지치기, 민감도가 낮은 가중치를 제거하는 이동 기반 가지치기 등 다양한 가지치기 방법이 있습니다.

2. **양자화**: 양자화에는 신경망의 가중치 및 활성화의 정밀도가 감소하므로 모델의 메모리 요구 사항이 크게 줄어들 수 있습니다. 모델의 특정 메모리 요구 사항 및 성능 균형에 따라 적용할 수 있는 int8 또는 float16과 같은 다양한 양자화 수준이 있습니다.

3. **지식 증류**: 지식 증류에는 더 큰 교사 모델의 행동을 모방하기 위해 더 작은 학생 모델을 훈련시키는 것이 포함됩니다. 학생 모델은 원본 데이터가 아닌 교사 모델의 출력에 대해 훈련되므로 훨씬 적은 수의 매개변수를 사용하여 교사 모델의 행동을 근사화하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 저장하고 사용하는 데 더 적은 메모리가 필요한 더 작고 효율적인 모델이 만들어집니다.