이번에 소개해 드릴 논문은 데이터 없이 트레이닝된 모델만 있을 때, 우리가 knowledge distilling을 통해서 새로운 모델을 얻을 수 있을까하는 문제를 다루고 있습니다. 여러가지 문제 - 보안 레벨이라든지, 개인 정보 보호라든지 - 때문에 원 모델을 학습시킨 데이타가 접근 가능 하지 않을 경우를 가정해본다면, 충분히 생길 수 있는 문제일 것 같습니다. 일단, 원 모델을 학습시킨 데이타가 접근 가능하지 않기 때문에, 다음과 같은 상황에 유사하다고 할 수 있겠습니다. 선생님과 학생이 있는데, 사용가능한 교재가 없는 것이죠. 다음과 같은 문제들을 해결해야, 학생을 가르칠 수 있을 겁니다. 교재를 어떻게 준비할까요? (우리가 데이타 포인트들을 만들 수 있을까요?) 교재의 양이 충분치 않을 경우, 어떻..
