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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 43 - 49 (7page)
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In this paper, we propose a stage-wise knowledge transfer method that usesblock-wise retraining to transfer the useful knowledge of a pre-trained residual network(ResNet) in a teacher-student framework (TSF). First, multiple hint information transfer andblock-wise supervised retraining of the information was alternatively performed between teacherand student ResNet models. Next, Softened output information-based knowledge transfer wasadditionally considered in the TSF. The results experimentally showed that the proposed methodusing multiple hint-based bottom-up knowledge transfer coupled with incremental block-wiseretraining provided the improved student ResNet with higher accuracy than existing KD andhint-based knowledge transfer methods considered in this study.
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Y. LeCun / 1998 / Gradient-based Learning Applied to Document Recognition / Proceedings of IEEE 86(11):1~46
S. L. Phung / 2007 / A Pyramidal Neural Network for Visual Pattern Recognition / Journal of IEEE Transactions on Neural Networks 18(2):329~343
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of Advanceds in Neural Information Proceesing Systems :1106~1114
C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision Pattern and Recognition :1~9
K. Simonyan / 2015 / Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition / Proceedings of International Conference on Learning Represent :1~14
S. L. Phung / 2007 / A Pyramidal Neural Network for Visual Pattern Recognition / Journal of IEEE Transactions on Neural Networks 18(2):329~343
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of Advanceds in Neural Information Proceesing Systems :1106~1114
C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision Pattern and Recognition :1~9
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