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입력 데이터 산포도와 오토인코더 학습 성능 연관성에 관한 연구
이주홍(Joohong Rheey),정다은(Daeun Jung),박형곤(Hyunggon Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
오토인코더의 효율적인 학습을 위하여 입력 데이터에 따라 적절한 구성 요소를 결정하는 것은 매우 중요하다. 반복적인 실험을 통해 오토인코더의 구성 요소를 결정하는 것을 피하기 위해서는 입력 데이터의 특성에 따라 오토인코더의 학습 성능이 어떠한 영향을 받는지 알아야 한다. 본 논문에서는 입력 데이터의 특성 중 하나인 산포도가 오토인코더의 학습 성능에 미치는 영향을 실험적으로 확인한다. 동일한 조건 하에 입력 데이터의 산포도만 변화시켜가며 실험하여, 입력 데이터의 산포도가 증가할수록 오토인코더의 학습 성능이 감소하는 것을 관찰하였다. 또한 오토인코더의 은닉층의 노드 개수와 관계없이 입력 데이터 산포도와 오토인코더 학습 성능이 선형 관계에 있음을 확인하였다.
입력 데이터의 무작위도에 따른 오토인코더의 학습 성능에 관한 연구
이주홍(Joohong Rheey),정다은(Daeun Jung),박형곤(Hyunggon Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 입력 데이터의 무작위도가 오토인코더의 학습 성능에 미치는 영향에 대해 분석하고, 입력 데이터의 무작위도에 따라 최적화된 은닉층의 노드 개수를 설정하는 방법에 관한 연구를 진행하였다. 입력 데이터의 무작위도를 의미하는 엔트로피값이 오토인코더의 학습 성능에 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 즉 오토인코더의 은닉층의 노드 개수를 결정할 때 입력데이터의 무작위도를 계산하여 학습 성능을 예측할 수 있다는 사실을 확인하였다.