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초록·키워드
Knowledge distillation has emerged as an effective technique for transferring knowledge from large, complex teacher models to smaller, efficient student models, enabling the deployment of high-performing models on resource-constrained devices. Traditional knowledge distillation methods, however, rely on access to the original training data, which may not be available due to privacy concerns, proprietary restrictions, or data size. Existing data-free knowledge distillation approaches often depend on adversarial generative models, introducing additional complexity and computational overhead. In this paper, we propose a simple yet effective ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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