Acknowledgement
이 논문은 삼성전자의 지원과 2021 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (2021R1A2C2007220).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.345-347
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- 2021
Stochastic Weight Averaging for Improving the Performance of Image Super-Resolution
Stochastic Weight Averaging 알고리즘을 이용한 이미지 초해상도 성능 개선
- Yoon, Jeong Hwan (Department of ECE, Seoul National University) ;
- Cho, Nam Ik (Department of ECE, Seoul National University)
- Published : 2021.06.23
Abstract
단일 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 놀라운 성능 향상이 이루어 졌다. 이러한 딥러닝 모델은 매우 많은 파라미터를 갖고 있어 많은 연산량과 메모리를 필요로 한다. 하지만 사용할 수 있는 리소스는 한정되어 있기 때문에 네트워크를 경량화 시키려는 연구도 지속되어 왔다. 본 논문에서는 Stochastic Weight Averaging (SWA) 알고리즘을 이용하여 상대적으로 적은 양의 메모리와 연산을 추가해 이미지 초해상도 모델의 성능을 높이고 안정적인 학습을 달성하였다. SWA 알고리즘을 적용한 모델은 그렇지 않은 모델에 비해 테스트셋에서 최대 0.13dB 의 성능 향상을 보였다.
Keywords