인하대, 원본 학습 데이터 없이 AI 지식 전달하는 PRI 기술 개발
AI가 버린 이미지 조각의 귀환…인하대, 지식 전달 속도 높여
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한국어 요약
인하대 연구팀이 학습된 모델의 지식을 다른 모델에 전달하는 패치 재탄생 역변환(PRI) 기술을 개발했다. 비전 트랜스포머에서 이미지 패치를 버리지 않고 활용해 지식 전달 속도를 높인다.
원문 발췌 · English
인하대학교가 원본 학습 데이터 없이 인공지능(AI) 모델의 지식을 다른 모델에 전달하는 기술을 개발했다. 인하대는 최동완 컴퓨터공학과 교수 연구팀이 이미지의 일부를 일찍 버리지 않고 계속 활용하는 '패치 재탄생 역변환(PRI)' 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 연구 대상은 이미지를 작은 조각인 '패치'로 나눠 분석하는 비전 트랜스포머다. 연구팀은 학습된 모델의 정보를 바탕으로 합성 이미지를 만드는 '모델 역변환' 방식을 이용했다. 합성 이미지를