지식 증류 기법을 이용한 EEG 기반 개인인증 모델 경량화

강영신; 박철수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 강영신 (광운대학교) 박철수 (광운대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 793 - 796 (4page)

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Currently, the performance of classification problems using deep learning has reached a high level that exceeds that of humans. However, learning a deep learning-based model requires a large amount of data and computation. Therefore, it is difficult to obtain performance using a deep learning model in a limited device environment. In this paper, we propose a method for light weighting the model using the knowledge distillation technique. In this paper, we designed an EEG-based deep leaning model for personal authentication and applied the knowledge distillation technique to obtain the performance of each model through Teacher-Student Architecture. The personal authentication accuracy for the teacher model was 93.57±3.64%, and the accuracy for the student model was 91.42±3.72.

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