KCI우수등재
GAN에서의 점진학습을 위한 잠재벡터 저장 기반 리허설 방법 = Rehearsal with Stored Latent Vectors for Incremental Learning Over GANs
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2023
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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351-358(8쪽)
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Unlike humans, sequential learning of multiple tasks is a difficult problem in a deep learning model. This problem is not only for discriminative models, but also for generative models, such as GAN. The Generative Replay method, which is frequently used in GAN continual learning, uses images generated by GAN provided in the previous task together for learning new tasks, but does not generate good images for CIFAR10, which is a relatively challenging task. Therefore, we can consider a rehearsal-based method that stores a portion of the real data, which cannot store a huge amount of images in limited memory because of large dimension of the real image. In this paper, we propose LactoGAN and LactoGAN+, continual learning methods that store latent vectors that are the inputs of GANs rather than storing real images, as the existing rehearsal-based approaches. As a result, more image knowledge can be stored in the same memory; thus, showing better results than the existing GAN continual learning methods.
더보기인간과 달리 딥러닝 모델에게 다수의 태스크에 대한 순차적 학습은 어려운 문제이다. 이는 비단 분류모델뿐만 아니라 GAN과 같은 생성모델도 해당한다. GAN 지속학습 연구에서 주로 사용하는 Generative Replay 방식은 직전 태스크까지 학습된 GAN이 생성한 이미지를 새로운 태스크 학습 시 함께 사용하는데, 비교적 어려운 태스크에 속하는 CIFAR10에 대해서 좋은 품질의 이미지를 생성하지 못한다. 따라서 실제 이미지의 일부를 저장하는 리허설 기반 방법을 고려해볼 수 있는데, 실제 이미지는 큰 차원을 가지기 때문에 제한된 메모리에 많은 양을 저장할 수 없다. 본 논문에서는 기존 리허설 기반 방식에서 이미지를 저장하는 대신에 GAN의 입력이 되는 잠재벡터를 저장하는 지속학습 방법 LactoGAN과 LactoGAN+를 제안한다. 그 결과 같은 메모리에 더 많은 이미지 정보의 저장이 가능하게 되어 기존 GAN 지속학습 방법들에 비해 더 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
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