지속적 학습을 통한 유일한 딥러닝 모델 내 다수의 얼굴 정보 모듈 통합 증가

다중 모듈을 동시에 실행하는 것은 얼굴 인식, 표정 이해, 성별 식별 등 얼굴 기반 멀티미디어 응용을 위한 스마트 멀티미디어 시스템에서 핵심적인 요구사항이다. 이러한 모듈들을 효과적으로 통합하기 위해, 새로운 작업을 학습하면서 기존 지식을 잊지 않는 지속적 학습(continual learning) 접근법이 제안된다. 기존 방법들이 크기가 단조롭게 증가하는 반면, 본 연구에서는 지속적 학습 과정에서도 모델의 컴팩트함을 유지한다. 제안하는 패킹-확장(packing-and-expanding) 방법은 효과적이며 구현이 간편하여, 반복적으로 모델을 축소하고 확장함으로써 새로운 기능을 통합할 수 있다. 제안된 통합 다중작업 모델은 원래 크기의 단지 39.9%로도 유사한 정확도를 달성할 수 있다.