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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 박건율(Park Kon Yul) (검색결과 1 건)
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      • 라벨링오류에 강인한 CNN 모델 학습기법

        황태환(Hwang Tae Hwan),백재순(Baik Jae Soon),이준호(Lee Jun Ho),박건율(Park Kon Yul),최준원(Choi Jun Won) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

        본 논문은 노이즈 레이블이 섞인 데이터세트에 대해 오직 한개의 네트워크만 사용하여 강인한 학습을 하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 학습단계에서 알맞게 라벨링된 샘플을 알아내기 위해 두 종류의 샘플 선택 기준을 사용한다. 첫번째 기준은 이전 시간들의 모델 앙상블의 손실함수값이다. 시간적으로 분리된 모델 앙상블을 만들기 위해 주기적 학습률을 적용한다. 이전 시간적 앙상블에 대한 손실함수값은 깨끗한 샘플을 감지하는 기준을 제공한다. 두 번째 기준은, 데이터 변형을 적용하여 다시점으로 예측을 하게하여, 이 예측들의 일치가 학습과 샘플 선택을 하는데 둘다 사용되게 한다. 이러한 기준들을 같이 사용함으로 써 알맞게 라벨링된 샘플을 정확하게 감지할 수 있고, 여러 개의 네트워크를 사용한 방법보다 더 나은 성능을 도달할 수 있다. 본 연구는 CIFAR-10, CIFAR-100, MNIST 등 일반적으로 널리 사용되는 데이터세트를 이용하여 수행되었으며, 기존 방법들에 비해 높은 성능을 도출하는 것을 확인하였다.

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