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지식 증류를 활용한 그룹 기반의 학습을 수행하는 전자장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023010422
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 증류(knowledge distillation)를 활용한 그룹 기반의 학습을 수행하는 전자장치에 있어서, 복수의 학생 네트워크를 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 각 학생 네트워크의 학습 능력을 식별하고, 상기 학습 능력을 기준으로 상기 복수의 학생 네트워크 중 제1복수의 학생 네트워크를 복수의 교사 네트워크로 전환하고, 상기 학습 데이터 중 상기 각 학생 네트워크에 대한 오류 데이터에 기초하여 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키고, 상기 학습된 복수의 교사 네트워크를 이용하여 상기 복수의 학생 네트워크 중 나머지 제2복수의 학생 네트워크를 학습시키는 프로세서를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01)
CPC G06N 3/082(2013.01) G06N 3/045(2013.01)
출원번호/일자 1020220055830 (2022.05.06)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0156461 (2023.11.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.05.06)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황원준 서울특별시 서초구
2 최준용 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이룸리온 대한민국 서울특별시 서초구 사평대로 ***, *층 (반포동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.05.06 수리 (Accepted) 1-1-2022-0482278-09
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2022-0492396-67
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.10.11 수리 (Accepted) 4-1-2022-5237662-24
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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지식 증류(knowledge distillation)를 활용한 그룹 기반의 학습을 수행하는 전자장치에 있어서,복수의 학생 네트워크를 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 각 학생 네트워크의 학습 능력을 식별하고,상기 학습 능력을 기준으로 상기 복수의 학생 네트워크 중 제1복수의 학생 네트워크를 복수의 교사 네트워크로 전환하고,상기 학습 데이터 중 상기 각 학생 네트워크에 대한 오류 데이터에 기초하여 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키고,상기 학습된 복수의 교사 네트워크를 이용하여 상기 복수의 학생 네트워크 중 나머지 제2복수의 학생 네트워크를 학습시키는 프로세서를 포함하는 전자장치
2 2
제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 학생 네트워크의 손실에 대한 각 학생 네트워크의 손실의 비율을 나타내는 제어 가중치에 기초하여 상기 오류 데이터의 수를 식별하고, 상기 오류 데이터 별 손실을 기반으로 상기 복수의 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수만큼 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 전자장치
3 3
제2항에 있어서,상기 프로세서는,상기 각 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수를 합산하여 상기 복수의 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수를 식별하는 전자장치
4 4
제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 교사 네트워크 중 상기 학습 능력이 기 정의된 값 이상인 적어도 하나의 교사 네트워크를 고정 교사 네트워크로 식별하고,상기 고정 교사 네트워크를 이용하여 나머지 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 전자장치
5 5
제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 학습 능력이 높은 순으로 상기 복수의 학생 네트워크를 나열하여 상기 제1복수의 학생 네트워크를 식별하는 전자장치
6 6
제1항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2복수의 학생 네트워크를 학습시킨 후 상기 복수의 교사 네트워크를 상기 복수의 학생 네트워크에 포함되도록 다시 전환하는 전자장치
7 7
전자장치가 지식 증류(knowledge distillation)를 활용한 그룹 기반의 학습을 수행하는 방법에 있어서,복수의 학생 네트워크를 학습 데이터를 이용하여 학습한 후 각 학생 네트워크의 학습 능력을 식별하는 단계;상기 학습 능력을 기준으로 상기 복수의 학생 네트워크 중 제1복수의 학생 네트워크를 복수의 교사 네트워크로 전환하는 단계;상기 학습 데이터 중 상기 각 학생 네트워크에 대한 오류 데이터에 기초하여 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 단계;상기 학습된 복수의 교사 네트워크를 이용하여 상기 복수의 학생 네트워크 중 나머지 제2복수의 학생 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 복수의 학생 네트워크의 손실에 대한 각 학생 네트워크의 손실의 비율을 나타내는 제어 가중치에 기초하여, 상기 학습 데이터 중 상기 각 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수를 식별하는 단계;상기 오류 데이터 별 손실을 기반으로 상기 복수의 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수만큼 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 각 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수를 합산하여 상기 복수의 학생 네트워크에 대한 오류 데이터의 수를 식별하는 단계를 포함하는 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 단계는,상기 복수의 교사 네트워크 중 상기 학습 능력이 기 정의된 값 이상인 적어도 하나의 교사 네트워크를 고정 교사 네트워크로 식별하는 단계;상기 고정 교사 네트워크를 이용하여 나머지 상기 복수의 교사 네트워크를 학습시키는 단계를 더 포함하는 방법
11 11
제7항에 있어서,상기 복수의 교사 네트워크로 전환하는 단계는,상기 학습 능력이 높은 순으로 상기 복수의 학생 네트워크를 나열하여 상기 제1복수의 학생 네트워크를 식별하는 단계를 포함하는 방법
12 12
제7항에 있어서,상기 제2복수의 학생 네트워크를 학습시키는 단계 이후에,상기 복수의 교사 네트워크를 상기 복수의 학생 네트워크에 포함되도록 다시 전환하는 단계를 포함하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 자율주행기술개발혁신사업(R&D) (세부2) 클라우드 기반 자율주행 AI 학습 SW 개발