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머신러닝 모델 증류 기법: 지식 압축을 통한 성능 향상

머신러닝 모델 증류는 복잡하고 큰 모델(교사 모델)의 지식을 작고 효율적인 모델(학생 모델)로 이전하는 강력한 기술입니다. 이는 모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 데 기여합니다. 모델 증류는 자원 제약이 있는 환경(예: 모바일 장치)에서 딥러닝 모델을 배포하는 데 매우 유용합니다. 이 글에서는 모델 증류의 다양한 접근 방식과 실제 적용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 💡 모델 증류의 기본 개념모델 증류(Model Distillation)는 '지식 증류'라고도 불리며, 복잡한 모델이 학습한 지식을 더 작고 효율적인 모델로 전달하는 과정입니다. 큰 모델은 일반적으로 더 많은 파라미터를 가지고 있어, 더 복잡한 패턴을 학습하고 더 높은 정확도를 보일 수 있습니다. 하지만 이러한 모델은 계산..
머신러닝 2025. 3. 21. 22:20
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