종래 의 방법 및 시스템 은 하드웨어 의 성능 을 최적 화 하 기 위해 , 입력 피쳐 맵 및 커널 의 희소성 ( sparsity ) 을 이용 함 으로써 계산 비용 을 최소 화 하 고자 한다 . 희소성 은 입력 피쳐 맵 및 / 또는 커널 에서 0 의 값 을 갖 는 가중치 의 수 를 나타낼 수 있 다 . 입력 피쳐 맵 또는 커널 에서 가중치 의 값 이 0 이 면 , 곱셈 계산 을 할 필요 가 없 다 . 따라서 , 계산 비용 이 최소 화 될 수 있 다 . 커널 의 희소성 은 CNN 의 훈련 단계 에서 사용 된 프루 닝 ( pruning ) 방법 에 기초 한다 . 프루 닝 은 CNN 의 추론 정확도 에 영향 을 줄 수 있 으며 , 임계 치 를 초과 하 여 사용 된 프루 닝 은 CNN 의 정확도 를 감소 시킬 수 있 다 .