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VANAS: 신경망 구조 탐색을 위한 시각적 분석 시스템
최지원(Jiwon Choi),홍권(Gwon Hong),조재민(Jaemin Jo) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
본 논문에서는 신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search, NAS) 알고리즘의 탐색 결과를 분석하고 시각화하는 시스템인 VANAS를 제안한다. 방대한 탐색 결과를 효율적으로 전달하기 위해 간선의 중요도 및 기여도를 정량화하는 알고리즘을 고안하고 이를 기반으로 사용자에게 구조를 추천하는 알고리즘을 구현하였다. 이를 기반으로 탐색 공간에 대한 전반적인 특징을 확인할 수 있는 오버뷰와 심층 신경망 구조를 설계하고 분석할 수 있는 사용자 인터페이스를 디자인하였다. VANAS 를 통하여 NAS 분야의 표준 벤치마크 데이터 중 하나인 NAS-Bench-101을 분석한 결과, 신경망을 구성하는 정점 및 간선의 중요도를 확인하고, 시스템이 제안하는 간선을 추가하여 정확도를 점진적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.