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파라메트릭 활성함수를 이용한 심층신경망의 성능향상 방법
공나영(Nayoung Kong),고선우(Sunwoo Ko) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.3
심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함 수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다. Deep neural networks are an approximation method that approximates an arbitrary function to a linear model and then repeats additional approximation using a nonlinear active function. In this process, the method of evaluating the performance of approximation uses the loss function. Existing in-depth learning methods implement approximation that takes into account loss functions in the linear approximation process, but non-linear approximation phases that use active functions use non-linear transformation that is not related to reduction of loss functions of loss. This study proposes parametric activation functions that introduce scale parameters that can change the scale of activation functions and location parameters that can change the location of activation functions. By introducing parametric activation functions based on scale and location parameters, the performance of nonlinear approximation using activation functions can be improved. The scale and location parameters in each hidden layer can improve the performance of the deep neural network by determining parameters that minimize the loss function value through the learning process using the primary differential coefficient of the loss function for the parameters in the backpropagation. Through MNIST classification problems and XOR problems, parametric activation functions have been found to have superior performance over existing activation functions.
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건강보험 청구자료를 이용한 전립선염 환자의 의료 이용 및 항생제 처방 현황
이보람,최윤정,최연송,공나영,최민선,Lee, Boram,Choi, Yoon Jung,Choi, Younsong,Kong, Nayoung,Choi, Minsun 한국임상약학회 2018 한국임상약학회지 Vol.28 No.2
Background: Prostatitis, one of the most common diseases of the prostate, is a complex disease with various clinical features. This study aims to analyze the utilization and prescribing patterns of antibiotics in Korean patients with prostatitis between 2008 and 2015. Methods: We used the National Health Insurance Database complied from the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA). The outcomes included the number of claims, number of patients, medical cost, and length of stay for each year. In addition, the prescribing patterns of antibiotics, including fluoroquinolone, and low-dose use of ciprofloxacin and levofloxacin were investigated. Results: The total number of patients and medical cost increased by 9.5% and 51.7% from 2008 to 2015, respectively. Most prostatitis patients were classified as chronic prostatitis patients. The prescribing proportion of antibiotics for chronic prostatitis outpatients decreased from 71.0% to 66.9% from 2008 to 2015, and fluoroquinolone accounted for more than half of the total antibiotics. Over 80% of prescription of levofloxacin and ciprofloxacin was identified to be for low-dose use. Conclusion: Most of the patients with prostatitis experienced pain relief and condition improvement after antibiotic treatment; however, chronic prostatitis and chronic pelvic pain syndrome recur easily. Therefore, active disease management and further studies are needed to enhance our understanding of effective treatment for prostatitis.
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