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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 21 - 29 (9page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.3.21
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본 논문에서는 이종 선생 네트워크를 지원하면서 학습속도가 더 빠른 흐름정보 기반의 전이학습 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 본 논문에서 제안하는 기법은 기존 흐름정보 전이학습에 비해서 비슷한 정확도 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가짐을 실험적으로 확인하였다. 다음으로, 중요한 파라미터를 최적화하는 방법을 베이지안 최적화(BO, Baysian Optimum) 방법을 통해서 기존 기술 대비 0.1%~0.3% 높은 정확도를 얻었고, 약 230,000초~250,000초 사이의 빠른 학습 결과를 보여주었다. 따라서 제안한 이종 선생 네트워크를 지원하는 주요 파라미터 최적화 흐름정보 전이학습 기술은 기존 기술 대비 그 성능이 유사하거나 높은 정확도를 얻으면서 빠른 학습을 수행하는 딥러닝 기반의 전이학습 기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 이종 선생 네트워크를 지원하는 주요 파라미터 최적화 흐름정보 전이학습 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
G. Hinton / 2015 / Distilling the knowledge in a neural network / NIPS 2014 Deep Learning Workshop :1~19
A. Romero / 2015 / Fitnets : Hints for thin deep nets / Proc. 5th Int. Conf. Learning Represent. (ICLR) :1~13
J. Yim / 2017 / A gift from knowledge distillation : Fast optimization, network minimization, and transfer learning / Proc. of 2017 IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn. (CVPR) :7130~7138
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn (CVPR) :1~12
Shahriari Bobak / 2016 / Taking the human out of the loop : A review of bayesian optimization / Proceedings of the IEEE 104(1):148~175
A. Romero / 2015 / Fitnets : Hints for thin deep nets / Proc. 5th Int. Conf. Learning Represent. (ICLR) :1~13
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K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn (CVPR) :1~12
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