지식 증류 기법 별 교사와 학생 간 강건성 상호 관계

Q: 이 논문에서 정의한 지역 강건성이란 무엇인가?

인공 신경망 모델이 특정 입력값 주변에서 발생하는 작은 변화나 섭동이 있더라도, 이에 영향을 받지 않고 안정적으로 동일한 예측 결과를 유지할 수 있는 능력을 의미한다.

Q: 지식 증류 기법이 인공 신경망의 지역 강건성에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 일반적인 지식 증류 기법보다 PGD 공격 데이터를 활용하여 학습하는 ARD 기법이 학생 모델의 지역 강건성을 향상시키는 데 더 효과적이며, 이는 분류 정확도와 강건성 사이의 상충 관계를 조절할 수 있음을 보여준다.

김희연; 하대훈; 김지응

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김희연 (인하대학교) 하대훈 (인하대학교) 김지응 (인하대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,788 - 1,790 (3page)

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지식 증류(Knowledge distillation)는 인공 신경망 모델 경량화의 한 방법으로, 이는 모델의 크기를 줄이는 것뿐만 아니라 분류 정확도를 향상시키는 데 효과적인 것으로 입증되었다. 그러나 안전 필수 분야에서는 인공 신경망의 정확도 뿐만 아니라 신뢰성, 특히 지역 강건성도 매우 중요한 지표이다. 그럼에도 불구하고, 지식 증류 기술에서 분류 정확도와 지역 강건성 사이의 관계는 충분히 연구되지 않았다. 따라서 이 논문은 교사와 학생 신경망 간의 크기 차이에 기반하여 이 두 지표 간의 관계를 ... 전체 초록 보기

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