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김정윤 (국립한밭대학교) 이희열 (국립한밭대학교) 이영지 (국립한밭대학교) 라승탁 (국립한밭대학교) 이태윤 (국립한밭대학교) 오준혁 (국립한밭대학교) 신인영 (국립한밭대학교) 권용우 (국립한밭대학교) 이승호 (국립한밭대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,334 - 2,337 (4page)

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The study on the impact of knowledge transfer of feature matching using L1 loss on speech emotion recognition in this paper is one of the methods for knowledge transfer from vision transformer (ViT) (teacher), which includes a relatively large-scale CNN, to relatively small-scale ViT (student), excluding even positional embedding. We studied feature matching using L1 loss. As a result, the performance of the student network that went through the feature matching step that mimics the features of the teacher network was significantly higher than that of the student network that was trained for classification from scratch. The accuracy of the teacher network was 94.17%, and the accuracy of the student who performed feature matching was 94.65%, showing higher accuracy with a smaller structure.

목차

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

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