딥러닝 모델 과대적합 방지를 위한 드롭아웃 기법 연구 = A Study on Dropout Techniques to Prevent Overfitting of Deep Learning Models

국문 초록 (Abstract)

딥러닝 모델의 과적합 문제는 모델이 훈련 데이터에 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 저하되는 현상을 의미한다. 이는 모델이 훈련 데이터의 잡음이나 세부 사항에 맞추어 학습되어 실제 데이터를 제대로 반영하지 못하게 되는 문제로, 딥러닝 모델의 성능을 저해하는 주요한 요인 중 하나이다. 이러한 과적합 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 드롭아웃 기법을 활용하여 최적의 드롭아웃 비율을 찾는 알고리즘을 제안하고 그 효과를 검증하였다.
본 연구에서는 다양한 드롭아웃 비율(10%, 15%, 20%, 25%, 30%)을 적용하여 모델을 학습시키고, 검증 정확도를 통해 최적의 드롭아웃 비율을 선정하였다. 실험 결과, 드롭아웃 비율 0.15가 최적의 비율로 선택되었으며, 최종 모델은 0.9094의 검증 정확도를 달성하였다. 이 과정에서 드롭아웃 비율을 최적화하여 딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 중점을 두었지만, 몇 가지 한계점을 가진다. 첫째, 실험에 사용된 데이터셋이 Fashion MNIST에 국한되어 있어, 다른 데이터셋에 대한 일반화 가능성을 추가로 검증할 필요가 있다. 둘째, 드롭아웃 비율 외에도 다양한 하이퍼파라미터가 모델 성능에 영향을 미칠 수 있으므로, 다른 하이퍼파라미터와의 조합을 통해 최적의 모델을 찾는 연구가 필요하다.
향후 연구에서는 다양한 데이터셋과 모델 구조에 대해 드롭아웃 비율 최적화 알고리즘을 적용하여 일반화 가능성을 검증하고, 다른 하이퍼파라미터와의 조합을 통해 최적의 모델을 찾는 연구를 진행할 예정이다. 또한, 드롭아웃 기법 외에도 앙상블 모델, 교차 검증 등의 기법을 결합하여 더욱 견고한 모델을 개발하는 방향으로 연구를 확장할 계획이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The overfitting issue in deep learning models refers to the phenomenon where a model becomes excessively optimized for the training data, resulting in a decline in generalization ability to new data. This problem arises when the model learns the noise or details specific to the training data, thereby failing to accurately reflect actual data, making it one of the critical factors hindering the performance of deep learning models. To address the overfitting issue, this study proposes an algorithm to optimize dropout rates and verifies its effectiveness through experiments.
In this study, various dropout rates (10%, 15%, 20%, 25%, 30%) were applied during model training, and the optimal dropout rate was selected based on validation accuracy. Experimental results showed that a dropout rate of 0.15 was the optimal rate, with the final model achieving a validation accuracy of 0.9094. While this study focuses on enhancing the performance of deep learning models by optimizing the dropout rate, it has several limitations. Firstly, the experiments were limited to the Fashion MNIST dataset, necessitating further verification of generalizability across different datasets. Secondly, in addition to the dropout rate, various hyperparameters can affect model performance, indicating a need for research on finding the optimal model through combinations with other hyperparameters.
Future research will involve applying the dropout rate optimization algorithm to various datasets and model architectures to verify generalizability. Additionally, research will be conducted to find the optimal model by combining other hyperparameters. Furthermore, the scope of research will be expanded to develop more robust models by incorporating techniques such as ensemble models and cross-validation alongside the dropout technique.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 = 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 = 1
• 제 2 장 관련 연구 = 7
• 2.1 과대적합 관련 연구 = 8
• 2.2 과대적합 방지 방안 관련 연구 = 10
• 2.2.1 모델의 크기 조절 = 10
• 2.2.2 L1, L2 규제화 = 13
• 2.2.3 드롭아웃 = 25
• 제 3 장 드롭아웃 비율 최적화 방안 = 28
• 3.1 사전 실험 = 28
• 3.1.1 입력 데이터 사이즈 조정 = 28
• 3.1.2 드롭아웃 레이어 위치 조정 = 34
• 3.1.3 드롭아웃 비율 조정 = 39
• 3.2 실험에 사용된 딥러닝 모델 설명 = 43
• 3.3 실험 모델 개념 = 46
• 3.3.1 모델 설계 전 사전 실험 = 46
• 3.3.2 모델 개념 = 58
• 제 4 장 드롭아웃이 적용된 모델 평가 = 61
• 제 5 장 결론 = 64
• 참고문헌 = 66