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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강성재 (Seokyeong University) 서기성 (Seokyeong University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
431 - 435 (5page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.2.431

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We proposed a novel controlling method of knowledge transfer to increase the efficiency of knowledge distillation. Specifically, combining KL divergence and predictive accuracy defines new extended indicator, which improves the efficiency of knowledge representation. Based on this representation, each knowledge is segmented by the extended indicator. We differentiate the weights for each sector so that the loss function can be weighted according to the sector. The results of our experiments successfully demonstrated that the proposed method much further improves the accuracy on CIFAR100, Cub-200-2011, and Tiny ImageNet data for ResNet, MobileNet, and WRN models, compared to the results of HKD and DML. We also showed that this approach is also promising to be plugged in not only the conventional knowledge distillation but also the collaborative knowledge distillation to improve the performance.

목차

Abstract
1. 서론
2. 지식 증류 기법
3. 확장된 지식 증류
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References

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