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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 143 - 151 (9page)
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Continuous Learning 환경에서 인공 신경망의 학습이 진행됨에 따라 이전에 학습했던 데이터의 정보를 잊는 Catastrophic Forgetting 현상이 있다. 서로 다른 Domain을 갖는 데이터 사이에서 쉽게 발생한다. 이 현상을 제어하기 위해 신경망의 출력 분포를 통해 이전에 학습된 데이터와 새로 학습할 데이터들의 관계를 측정하는 방법과 이 측정값을 사용하여 Catastrophic Forgetting 현상을 완화하는 방법을 제시한다. 평가를 위해 MNIST, EMNIST 데이터를 사용하였고 실험 결과, 이전 데이터에 대한 정확도가 평균적으로 약 22.37% 향상되었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
IJ. Goodfellow / 2013 / An empirical investigation of catastrophic forgetting in gradient-based neural networks / arXiv preprint arXiv:1312.6211
RM. French / 1999 / Catastrophic forgetting in connectionist networks / Trends in cognitive sciences 3(4):128~135
J. Kirkpatrick / 2017 / Overcoming catastrophic forgetting in neural networks / Proceedings of the national academy of sciences 114(13):3521~3526
YC. Hsu / 2018 / Re-evaluating continual learning scenarios: A categorization and case for strong baselines / arXiv preprint arXiv:1810.12488
V. Lomonaco / 2017 / Core50: a new dataset and benchmark for continuous object recognition / arXiv preprint arXiv:1705.03550
RM. French / 1999 / Catastrophic forgetting in connectionist networks / Trends in cognitive sciences 3(4):128~135
J. Kirkpatrick / 2017 / Overcoming catastrophic forgetting in neural networks / Proceedings of the national academy of sciences 114(13):3521~3526
YC. Hsu / 2018 / Re-evaluating continual learning scenarios: A categorization and case for strong baselines / arXiv preprint arXiv:1810.12488
V. Lomonaco / 2017 / Core50: a new dataset and benchmark for continuous object recognition / arXiv preprint arXiv:1705.03550
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