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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이여진 (부경대학교) 박한훈 (부경대학교)
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제24권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
21 - 26 (6page)

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지식 증류는 깊은 모델의 지식을 가벼운 모델로 전달하는 모델 경량화 기술이다. 대부분의 지식 증류 방법들은 분류 모델을 위해 개발되었으며, 초해상화를 위한 지식 증류 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 다양한 지식 증류 방법들을 초해상화 모델에 적용하고 성능을 비교한다. 구체적으로, 초해상화 모델에 각 지식 증류 방법을 적용하기 위해 손실 함수를 수정하고, 각 지식 증류 방법을 사용하여 교사 모델을 약 27배 경량화한 학생 모델을 학습하여 2배 초해상화하는 실험을 진행하였다. 실험을 통해, 일부 지식 증류 방법은 초해상화 모델에 적용할 경우 유효하지 않음을 알 수 있었으며, 관계 기반 지식 증류 방법과 전통적인 지식 증류 방법을 결합했을 때 성능이 가장 높은 것을 확인하였다.
#초해상화 #딥러닝 #모델 경량화 #지식 증류 #비교 연구 #Super-resolution #Deep learning #Model lightening #Knowledge distillation #Comparative study

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