Generative Adversarial Network Pruning using Discriminator

판별자를 활용한 적대적 생성 신경망 프루닝

본 논문에서는 판별자를 활용하여 Image to Image translation(I2I) 분야에서 사용되는 적대적 생성 신경망(GAN)을 압축하는 방법을 제시한다. 우선, 잘 학습된 판별자와 생성자 사이의 adversarial loss 를 활용하여 생성자 내 필터들의 중요도 점수를 매겨준다. 그리고 생성자 내의 필터들을 중요도 점수를 기준으로 나열한 후 점수가 낮은 필터들을 제거하는 필터 프루닝을 한번 수행하여 적은 시간 비용으로 생성자를 압축한다. 마지막으로 지식 증류를 활용해 압축된 생성자를 학습시켜 기존의 생성자와 유사한 성능을 보이도록 하였다. 이 과정들을 통해 효과적이고 빠르게 GAN 모델을 압축할 수 있음을 확인하였다.