딥러닝 모델은 최근 몇 년 동안 매개변수 수가 급증함에 따라 그 크기와 복잡성이 급격히 증가하고 있다. 이는 모델을 배포하거나 모바일 기기와 같은 자원 제한된 환경에서 실행할 때 중요한 문제가 된다. 이러한 이유로 모델 압축은 딥러닝 연구의 중요한 주제 중 하나가 되었다. 모델 압축은 모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하거나 최적화하는 기술을 의미한다. 이 논문에서는 정보 기하학을 활용하여 모델 압축 영역에서의 반복 최적화 기법을 탐구한다. 정보 기하학은 매개변수 공간에서 밀도에 의해 유도된 메트릭을 연구하는 것으로, 주로 기존 방법을 분석하고 연산자 인수분해에 초점을 맞춘다. 이 관점을 채택함으로써 핵심 과제는 최적의 저연산 하위다양체(또는 부분집합)를 정의하고 그 위에 투영하는 것이다. 논문은 많은 성공적인 모델 압축 접근법이 이해될 수 있다는 주장을 제시한다. 모델 압축에 대한 새로운 관점을 제시하고 이를 통해 딥러닝 모델을 보다 효율적으로 압축하고 배포할 수 있는 방법을 모색한다.

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