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김성수 (중앙대학교) 윤상우 (중앙대학교) 이동헌 (중앙대학교) 김일환 (중앙대학교) 백준기 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
593 - 596 (4page)

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This paper proposes a novel knowledge distillation based incremental learning method to address the issue of information loss. In this paper, the rich feature representations of ResNet50 are distilled into ResNet18 to minimize information loss and improve model performance. The proposed approach combines MSE and KL-divergence losses in a multi-task incremental learning setting to effectively reduce the differences in feature maps and output distributions between the teacher and student models.

목차

Abstract
I. 서론
II. 방법
III. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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