블룸필터 (Bloom Filter)

  • 블룸필터는 특정 원소가 집합에 속하는지 검사하는데 사용할 수 있는 확률형 자료 구조

  • 블룸필터는 비트코인 언리미티드(Bitcoin Unlimited) 팀이 노드에 알려지지 않은 거래를 식별하는 데 도움을 주고 있다

  • 블룸 필터에 의해 어떤 원소가 집합에 속한다고 판단된 경우 실제로는 원소가 집합에 속하지 않는 긍정 오류가 발생하는 것이 가능하지만,

  • 반대로 원소가 집합에 속하지 않는 것으로 판단되었는데 실제로는 원소가 집합에 속하는 부정 오류는 절대로 발생하지 않는다는 특성이 있다

  • 집합에 원소를 추가하는 것은 가능하나,

  • 집합에서 원소를 삭제하는 것은 불가능

  • 집합 내 원소의 숫자가 증가할수록🔺 긍정 오류 발생 확률도 증가한다🔺

프루닝(Pruning)

  • 프루닝(Pruning)은 ‘경량화 기법’의 하나로,
  • 학습 이후 각 심층 신경망 층의 상대적으로 불필요한 매개변수를 제거함으로써,
  • 딥러닝 성능의 저하를 ‘최소화’하면서 성공적인 ‘정확도’를 가져오는 방법으로 사용된다

👉 블록체인에서도 오래된 블록체인 데이터를 자동으로 삭제하기 위해 사용된다