Transfer Learning 과 Knowledge distillation with '4'

"Transfer learning"과 "Knowledge distillation"은 모두 기계 학습에서 지식을 전달하는 방법이지만, 다른 접근 방식과 목적을 가지고 있습니다.

지식 전달 (Transfer Learning)

• 의미: "지식 전달"은 한 도메인에서 학습된 지식을 다른 도메인이나 다른 작업에 적용하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 한 이미지 분류 작업에서 학습된 모델을 다른 분류 작업에 적용하는 것이 여기에 해당합니다.
• 목적: 이 방법은 모델이 다른 도메인이나 작업에서 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 데 초점을 맞춥니다.
• 차이: 다양한 도메인 간에 전반적인 지식을 전달하고, 레이블이 많이 필요하지 않은 새로운 작업에 모델을 빠르게 적응시키는 것이 목적입니다.

지식 증류 (Knowledge Distillation)

• 의미: "지식 증류"는 크고 복잡한 모델(교사)에서 추출한 지식을, 더 작고 단순한 모델(학생)에게 전달하는 과정을 말합니다. 이는 일반적으로 모델의 크기를 줄이는 데 사용되며, 학생 모델이 교사 모델과 비슷한 성능을 내도록 합니다.
• 목적: 교사 모델의 성능은 유지하면서, 학생 모델의 계산 비용과 모델 크기를 줄이는 것에 초점을 맞춥니다.
• 차이: 보다 효율적인 모델을 만드는 것을 목적으로 하며, 교사 모델이 학습한 지식을 학생 모델에 효과적으로 전달하는 기법입니다.

이 두 방법은 모두 지식을 전달하고 활용하는 방법이지만, Transfer Learning은 주로 다른 도메인이나 작업으로 지식을 전달하는 데 사용되며, Knowledge Distillation은 모델의 크기를 줄이면서 지식을 보존하는 데 초점을 맞춥니다.