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[DL] Model Distillation (모델 증류)
이번에는 Model Distillation (모델 증류)에 관한 내용에 데하여 한번 설명해 보도록 하겠습니다.What is Model Distillation (모델 증류)? 모델 증류는 딥러닝에서 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여, 작은 모델이 큰 모델의 성능을 최대한 모방하도록 하는 기법입니다.이 방법은 큰 모델(교사 모델, Teacher Model)이 복잡한 패턴과 지식을 이미 학습한 상태에서, 그 지식을 작은 모델(학생 모델, Student Model)에 전달하여 더 효율적인 모델을 만드는 것을 목표로 합니다. Model Distillation (모델 증류)의 필요성그러면 Model Distillation (모델 증류)가 필요한 이유는 무엇일까요?자원 효율성: 대형 모델은 높은 성능을 보이지만..
