기본 모델 비교 실험 Task로 Image Classification을 진행하였다. Structured pruning은 L1 Norm으로 중요도를 계산하여 각 Convolution의 채널을 제거하는 Channel Pruning을 수행하였다. Unstructured pruning은 개별 가중치의 절대값을 기준으로 가중치를 제거하는 Magnitude-based Pruning을 진행하였다.
실험에서는 CIFAR10 데이터를 사용하여 비교 실험을 진행하였고, 기본 Base 모델로는 ResNet18을 사용하였다. 해당 실험에서 Pretrained 모델을 가져와 Structured/Unstructured Pruning ratio 50%를 적용하였다.
결과적으로 Structured pruning이 속도와 모델 성능 모두에서 향상된 것을 확인할 수 있었다.