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insight - 데이터셋 증류
데이터셋 증류를 통한 손실 없는 데이터셋 생성: 난이도 정렬 궤적 매칭
데이터셋 증류 기법을 통해 원본 데이터셋과 동등한 성능을 가지는 작은 합성 데이터셋을 생성할 수 있다. 이를 위해 합성 데이터셋의 크기에 따라 생성되는 패턴의 난이도를 조절하는 것이 핵심이다.
데이터셋 증류를 위한 워서스타인 거리 활용
데이터셋 증류 문제에서 워서스타인 거리를 활용하여 실제 데이터셋의 핵심 특성을 효과적으로 포착하고 이를 통해 성능 향상을 달성할 수 있다.
데이터셋 증류: 전역 구조와 지역 세부 사항의 균형 잡기
제안된 방법은 데이터셋 증류 과정에서 전역 구조와 지역 세부 사항의 균형을 고려하여 더 강력하고 효율적인 증류된 데이터셋을 생성합니다.
효율적인 데이터셋 증류를 위한 주의 혼합기 ATOM
ATOM 모듈은 채널 및 공간 주의 집중을 혼합하여 대규모 데이터셋을 효율적으로 증류할 수 있습니다. 공간 주의 집중은 클래스의 일관된 위치화를 기반으로 학습 과정을 안내하여 더 넓은 수용 영역에서 증류를 가능하게 합니다. 채널 주의 집중은 클래스 자체와 관련된 문맥 정보를 포착하여 합성 이미지를 더 정보적으로 만듭니다. 두 가지 주의 집중을 통합함으로써 ATOM 모듈은 다양한 컴퓨터 비전 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
데이터셋 다양성 향상을 통한 효율적인 데이터셋 증류
데이터셋 증류 과정에서 각 합성 데이터 인스턴스의 다양성을 향상시키는 것이 중요하며, 이를 위해 동적이고 지향적인 가중치 조정 기법을 제안한다.
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