Product Quantization 을 이용한 잠재공간의 이산적인 표현 개선

김민우; 조남익

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김민우 (서울대학교) 조남익 (서울대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회

발행연도: 2024.6

수록면: 939 - 942 (4page)

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본 논문에서는 저차원 잠재공간을 이산적인 표현으로 나타낼 때, Vector Quantization(VQ) 대신 Product Quantization(PQ)로 표현할 것을 제안한다. 이를 통해 코드북에 할당된 파라미터 수를 줄임으로써 네트워크 설계를 효율화 하였다. Auto Encoder 가 수행하는 이미지 복원 성능 측정을 통해, PQ 를 이용한 이산적인 표현은 높은 차원의 이미지 데이터를 효과적으로 저차원의 잠재공간에 임베딩할 수 있음을 확인하였으며, 학습 수렴 속도도 또한 크게 개선시켰다. 이러한 PQ 의 긍적적인 효과는, 코드북을 구성하고 있는 부분공간의 수가 증가할수록 극대화되는 것을 관찰할 수 있었다.

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