위 의 2 ) 와 관련 하 여 신경망 의 크기 및 연결 웨이트 해상도 에 대한 이슈 또한 본 발명 이 해결 할 수 있 는 과제 이 다 . 신경망 의 크기 와 연결 웨이트 의 해상도 는 하드웨어 및 소프트웨어 모두 의 복잡도 에 가장 큰 요소 중 하나 이 다 . 신경망 의 크기 가 커질수록 학습 해야 하 는 연결 웨이트 가 많 아 지 며 , 학습 시 소요 되 는 연산 및 메모리 복잡도 를 크 게 증가 시킨다 ( computational and memory complexity ) . 신경망 의 크기 가 작 다면 복잡도 는 크 게 줄어드 나 , 신경망 을 통해 학습 할 수 있 는 전략 이 제한 받 게 되 고 성능 또한 크 게 저하 된다 . 신경망 의 연결 웨이트 의 해상도 는 학습 이 필요 한 웨이트 들 의 값 의 정확도 에 대한 이슈 이 다 . 대부분 의 신경망 학습 연구 는 연결 웨이트 에 대한 복잡도 제한 을 두 지 않 고 진행 되 며 , 이런 경우 는 웨이트 를 floating point 혹은 full - precision 으로 두 고 진행 한다 . 하지만 이 경우 웨이트 표현 을 위해서 많 은 메모리 복잡도 요구 하 며 , 이러 한 세밀 한 웨이트 값 을 학습 을 통해 최적 화 해야 하 므로 연산 복잡도 또한 증가 한다 . 복잡도 제한 으로 인하 여 웨이트 의 해상도 를 낮 게 사용 해야 하 는 경우 , 신경망 의 추론 성능 은 크 게 저하 된다 .