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노준호 (아주대학교) 우승범 (아주대학교) 황원준 (아주대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2021년도 춘계종합학술대회 논문집 제25권 제1호
발행연도
2021.5
수록면
607 - 610 (4page)

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지도학습에서 모델을 학습함에 있어 입력 데이터와 해당 데이터의 라벨이 필요하다. 하지만 신뢰성 있는 라벨링은 비용과 시간적인 면에서 많이 소요되며 이를 자동화할 경우 라벨이 언제나 맞는다는 보장이 없어 노이즈가 들어가게 된다. 이러한 라벨 노이즈 환경에서 지도학습을 진행할 경우 모델은 학습 초기에는 정확도가 올라가지만, 어느 정도 학습 후 정확도가 크게 감소되는 경향을 보인다. 라벨 노이즈 문제를 해결하기 위해 다양한 방법이 있지만, 대다수의 경우 모델이 예측한 확률을 수도라벨로 사용해 이용하는 경우가 많다. 여기에 대해서 우리는 모델이 예측한 확률을 정제하여 좀 더 빠르게 참라벨을 예측하는 방법을 제시한다. 기존의 논문 중 모델이 예측한 확률을 사용하는 방법에 우리가 제안하는 방법을 적용하여 같은 환경, 데이터셋에 대해 실험을 진행한 결과 성능개선과 더 빠르게 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기존 연구들 중 모델이 예측하는 확률분포를 사용하는 방법들에 적용할 수 있고 같은 환경에서도 더 빠르게 수렴시킬 수 있기에 학습 소요시간을 줄일 수 있다.
#Noisy Label #Artificial Intelligence #Deep Learning #Convolutional Neural Network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
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