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순차적인 과업 학습에서 MLP Mixer 의 치명적 망각 현상
엄정민(Jungmin Eom),이재구(Jaekoo Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
컴퓨터 비전 분야에서 최신 심층 신경망 모델인 MLP Mixer(Multi-Layer Perceptron Mixer)는 다른 신경망 모델과는 다르게 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)으로 구성되지 않고 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)으로 구성되어 있다. 최신 합성곱 신경망과 비견될 만큼의 좋은 성능을 보이는 MLP Mixer 도 일반적인 심층 신경망처럼 새로운 데이터에 대해 학습할 때 이전에 학습했던 정보를 잊어버린다. 이러한 현상을 치명적 망각(Catastrophic Forgetting) 현상이라 한다. 본 논문은 MLP Mixer 모델이 새로운 데이터가 차례로 들어오는 과업(Task)에서 치명적 망각현상이 일어나는지 실험을 진행하였다. 그 결과, 최신 심층 학습 모델인 MLP Mixer 에서 치명적 망각 현상이 나타난 것을 확인했다. 확인된 사실을 통해 새로운 심층 신경망인 MLP Mixer 에 새로운 데이터를 학습해도 이전에 학습했던 정보를 보존할 수 있는 연속 학습으로의 확장의 토대를 제공할 수 있을 것으로 예상한다.
실험 계획법을 통한 캐리어 플레이트 파손 평가 및 개선 분석
이인제(InJea Lee),안호준(HoJun Ahn),최건용(GeonYong Choi),안준희(JunHee An),엄정민(Jungmin Eom) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
When assembling the window regulator and glass when assembling the car side door, the carrier plate may be damaged if the operator presses it with excessive force and assembles it. In order to improve this phenomenon, it was checked whether the carrier plate was damaged when the force was applied, and an improved sample was prepared. And it was confirmed that there is statistical effect by testing and analyzing the improved sample.