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Beyond Linear Bottlenecks: Spline-Based Knowledge Distillation for Culturally Diverse Art Style Classification

저자: Abdellah Zakaria Sellam, Salah Eddine Bekhouche, Cosimo Distante, Abdelmalik Taleb-Ahmed

키워드: Kolmogorov-Arnold Networks, Knowledge Distillation, Art Style Classification, Self-Supervised Learning, Spline-Based Activation, Dual-Teacher, Gram Matrix

핵심 연구 목표

본 논문은 전문가가 라벨링한 데이터의 부족과 복잡하고 비선형적인 스타일 요소의 상호작용으로 인해 어려움을 겪는 예술 스타일 분류의 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 기존 듀얼-티처 자기지도학습(SSL) 프레임워크의 선형 투영 계층이 가지는 한계를 극복하고, Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 를 도입하여 복잡한 비선형 특징 상관관계를 정확하게 모델링하며 스타일 매니폴드를 효과적으로 분리하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

제안하는 방법론은 기존 듀얼-티처 지식 증류(Knowledge Distillation) 프레임워크에서 전통적인 MLP(Multi-Layer Perceptron) 투영 및 예측 헤드 를 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 로 대체합니다. KAN은 학습 가능한 스플라인 기반 단변량 함수 를 통해 비선형 특징 상호작용을 정밀하게 모델링하며, Gram Matrix alignment 와 관계 정렬 손실(Relation Alignment Loss) 을 사용하여 스타일 특징을 정렬합니다. 모델의 과적합을 방지하고 의미 있는 표현을 장려하기 위해 L1 sparsity loss , smoothness loss , segment deactivation loss 와 같은 KAN 특정 정규화 기법들을 적용합니다.

주요 결과

본 연구는 WikiArt 및 Pandora18k 데이터셋에서 제안하는 접근 방식이 기존 듀얼-티처 아키텍처 대비 성능 향상을 달성했음을 입증합니다. 특히, Pandora18k 데이터셋에서 EfficientNet-B0 기반으로 Top-1 정확도 0.92% , ConvNeXt-Base 기반으로 1.03% , ViT-Base 기반으로 0.39% 의 개선을 보였습니다. WikiArt 데이터셋에서도 ConvNeXt-Base 기반으로 0.87% , ViT-Base 기반으로 0.23% 의 Top-1 정확도 향상을 기록했습니다. 이러한 결과는 KAN이 복잡한 스타일 매니폴드를 효과적으로 분리하고 기존 MLP 투영보다 더 나은 선형 프로브 정확도를 제공함을 시사합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 가 복잡하고 비선형적인 데이터(예: 예술 스타일)에서 특징을 효과적으로 분리하고 분류 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이는 기존 딥러닝 모델의 선형 병목 현상 을 해결할 수 있는 새로운 지식 증류 접근법을 제시하여, 라벨링된 데이터가 부족하고 미묘한 스타일 차이를 구분해야 하는 예술 분석과 같은 전문 도메인에 KANs 기반의 자기지도학습(SSL) 을 성공적으로 적용할 수 있음을 시사합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.