🌐 [i18n-KO] Translated `knowledge_distillation_for_image_classification.md to Korean"

docs/source/ko/_toctree.yml

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         title: (번역중) Image Feature Extraction
       - local: in_translation
         title: (번역중) Mask Generation
-      - local: in_translation
-        title: (번역중) Knowledge Distillation for Computer Vision
+      - local: tasks/knowledge_distillation_for_image_classification
+        title: 컴퓨터 비전(이미지 분류)를 위한 지식 증류(knowledge distillation)
     title: 컴퓨터 비전
   - isExpanded: false
     sections:

docs/source/ko/tasks/knowledge_distillation_for_image_classification.md

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+<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
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+
+-->
+# 컴퓨터 비전을 위한 지식 증류[[Knowledge-Distillation-for-Computer-Vision]]
+
+[[open-in-colab]]
+
+지식 증류(Knowledge distillation)는 더 크고 복잡한 모델(교사)에서 더 작고 간단한 모델(학생)로 지식을 전달하는 기술입니다. 지식을 한 모델에서 다른 모델로 증류하기 위해서는, 특정 작업(이 경우 이미지 분류)에 대해 학습된 사전 훈련된 교사 모델을 사용하고, 이미지 분류 작업을 학습할 학생 모델을 무작위로 초기화합니다. 다음으로, 학생 모델이 교사 모델의 출력을 모방하도록 하기 위해 학생 모델의 출력과 교사 모델의 출력 간의 차이를 최소화하도록 훈련합니다. 이 방법은 Hinton 등이 발표한 논문 [Neural Network에서 지식 증류](https://arxiv.org/abs/1503.02531)에서 처음 소개되었습니다. 이 가이드에서는 특정 작업에 맞춘 지식 증류를 수행할 것입니다. 이번에는 [beans dataset](https://huggingface.co/datasets/beans)을 사용할 것입니다.
+
+이 가이드는 [미세 조정된 ViT 모델](https://huggingface.co/merve/vit-mobilenet-beans-224) (교사 모델)을 [MobileNet](https://huggingface.co/google/mobilenet_v2_1.4_224) (학생 모델)으로 증류하는 방법을 🤗 Transformers의 [Trainer API](https://huggingface.co/docs/transformers/en/main_classes/trainer#trainer) 를 사용하여 보여줍니다.
+
+증류와 과정 평가를 위해 필요한 라이브러리를 설치해 봅시다.
+
+
+```bash
+pip install transformers datasets accelerate tensorboard evaluate --upgrade
+```
+
+이 예제에서는 `merve/beans-vit-224` 모델을 교사 모델로 사용하고 있습니다. 이 모델은 `google/vit-base-patch16-224-in21k`를 기반으로 하여 beans 데이터셋에 대해 파인 튜닝된 이미지 분류 모델입니다. 우리는 이 모델을 무작위로 초기화된 MobileNetV2로 증류해볼 것입니다.
+
+이제 데이터셋을 로드하겠습니다.
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("beans")
+```
+
+이 경우 두 모델의 이미지 프로세서가 동일한 해상도로 동일한 출력을 반환하기 때문에, 두가지를 모두 사용할 수 있습니다. 우리는 `dataset`의 `map()` 메서드를 사용하여 데이터셋의 모든 분할마다 전처리를 적용할 것입니다.
+
+
+```python
+from transformers import AutoImageProcessor
+teacher_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("merve/beans-vit-224")
+
+def process(examples):
+    processed_inputs = teacher_processor(examples["image"])
+    return processed_inputs
+
+processed_datasets = dataset.map(process, batched=True)
+```
+
+본질적으로, 우리는 학생 모델(무작위로 초기화된 MobileNet)이 교사 모델(파인 튜닝된 비전 트랜스포머)을 모방하도록 만들고자 합니다. 이를 달성하기 위해 먼저 교사와 학생 모델의 로짓 출력값을 구합니다. 그런 다음 각 출력을 매개변수 `temperature`로 나누는데, 이는 각 소프트 타겟의 중요성을 조절합니다. `lambda`라는 매개변수는 증류 손실의 중요성에 가중치를 줍니다. 이 예제에서는 `temperature=5`와 `lambda=0.5`를 사용할 것입니다. 우리는 학생과 교사 간의 발산을 계산하기 위해 Kullback-Leibler Divergence 손실을 사용할 것입니다. 두 데이터 P와 Q가 주어졌을 때, KL Divergence는 Q를 사용하여 P를 표현하는 데 얼만큼의 추가 정보가 필요한지를 설명합니다. 두 데이터가 동일하다면, KL Divergence는 0이며, Q로 P를 설명하는 데 추가 정보가 필요하지 않음을 의미합니다. 따라서 지식 증류의 맥락에서 KL Divergence는 유용합니다.
+
+
+```python
+from transformers import TrainingArguments, Trainer
+import torch
+import torch.nn as nn
+import torch.nn.functional as F
+
+
+class ImageDistilTrainer(Trainer):
+    def __init__(self, teacher_model=None, student_model=None, temperature=None, lambda_param=None,  *args, **kwargs):
+        super().__init__(model=student_model, *args, **kwargs)
+        self.teacher = teacher_model
+        self.student = student_model
+        self.loss_function = nn.KLDivLoss(reduction="batchmean")
+        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+        self.teacher.to(device)
+        self.teacher.eval()
+        self.temperature = temperature
+        self.lambda_param = lambda_param
+
+    def compute_loss(self, student, inputs, return_outputs=False):
+        student_output = self.student(**inputs)
+
+        with torch.no_grad():
+          teacher_output = self.teacher(**inputs)
+
+        # Compute soft targets for teacher and student
+        soft_teacher = F.softmax(teacher_output.logits / self.temperature, dim=-1)
+        soft_student = F.log_softmax(student_output.logits / self.temperature, dim=-1)
+
+        # Compute the loss
+        distillation_loss = self.loss_function(soft_student, soft_teacher) * (self.temperature ** 2)
+
+        # Compute the true label loss
+        student_target_loss = student_output.loss
+
+        # Calculate final loss
+        loss = (1. - self.lambda_param) * student_target_loss + self.lambda_param * distillation_loss
+        return (loss, student_output) if return_outputs else loss
+```
+
+이제 Hugging Face Hub에 로그인하여 `Trainer`를 통해 Hugging Face Hub에 모델을 푸시할 수 있도록 하겠습니다.
+
+
+```python
+from huggingface_hub import notebook_login
+
+notebook_login()
+```
+
+이제 `TrainingArguments`, 교사 모델과 학생 모델을 설정해봅시다.
+
+
+```python
+from transformers import AutoModelForImageClassification, MobileNetV2Config, MobileNetV2ForImageClassification
+
+training_args = TrainingArguments(
+    output_dir="my-awesome-model",
+    num_train_epochs=30,
+    fp16=True,
+    logging_dir=f"{repo_name}/logs",
+    logging_strategy="epoch",
+    eval_strategy="epoch",
+    save_strategy="epoch",
+    load_best_model_at_end=True,
+    metric_for_best_model="accuracy",
+    report_to="tensorboard",
+    push_to_hub=True,
+    hub_strategy="every_save",
+    hub_model_id=repo_name,
+    )
+
+num_labels = len(processed_datasets["train"].features["labels"].names)
+
+# initialize models
+teacher_model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
+    "merve/beans-vit-224",
+    num_labels=num_labels,
+    ignore_mismatched_sizes=True
+)
+
+# training MobileNetV2 from scratch
+student_config = MobileNetV2Config()
+student_config.num_labels = num_labels
+student_model = MobileNetV2ForImageClassification(student_config)
+```
+
+`compute_metrics` 함수를 사용하여 테스트 세트에서 모델을 평가할 수 있습니다. 이 함수는 훈련 과정에서 모델의 `accuracy`와 `f1`을 계산하는 데 사용됩니다.
+
+
+```python
+import evaluate
+import numpy as np
+
+accuracy = evaluate.load("accuracy")
+
+def compute_metrics(eval_pred):
+    predictions, labels = eval_pred
+    acc = accuracy.compute(references=labels, predictions=np.argmax(predictions, axis=1))
+    return {"accuracy": acc["accuracy"]}
+```
+
+정의한 훈련 인수로 `Trainer`를 초기화해봅시다. 또한 데이터 콜레이터(data collator)를 초기화하겠습니다.
+
+```python
+from transformers import DefaultDataCollator
+
+data_collator = DefaultDataCollator()
+trainer = ImageDistilTrainer(
+    student_model=student_model,
+    teacher_model=teacher_model,
+    training_args=training_args,
+    train_dataset=processed_datasets["train"],
+    eval_dataset=processed_datasets["validation"],
+    data_collator=data_collator,
+    tokenizer=teacher_processor,
+    compute_metrics=compute_metrics,
+    temperature=5,
+    lambda_param=0.5
+)
+```
+
+이제 모델을 훈련할 수 있습니다.
+
+```python
+trainer.train()
+```
+
+모델을 테스트 세트에서 평가할 수 있습니다.
+
+```python
+trainer.evaluate(processed_datasets["test"])
+```
+
+
+테스트 세트에서 우리 모델은 72%의 정확도에 도달했습니다. 증류의 효율성을 검증하기 위해 동일한 하이퍼파라미터로 beans 데이터셋에서 MobileNet을 처음부터 훈련했을 때 테스트 세트에서 63%의 정확도를 관찰했습니다. 독자들이 다양한 사전 훈련된 교사 모델, 학생 구조, 증류 매개변수를 시도하고 그 결과를 보고하도록 권장합니다. 증류된 모델의 훈련 로그와 체크포인트는 [이 저장소](https://huggingface.co/merve/vit-mobilenet-beans-224)에서 찾을 수 있으며, 처음부터 훈련된 MobileNetV2는 이 [저장소](https://huggingface.co/merve/resnet-mobilenet-beans-5)에서 찾을 수 있습니다.