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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,784 - 1,788 (5page)
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딥러닝 모델에서 학습 데이터셋은 네트워크 모델 학습의 가중치를 결정하기 때문에 모델의 신뢰성에 있어 중요한 역할을 차지한다. 모델의 신뢰성 평가 기법은 크게 블랙박스 테스트, 화이트박스 테스트로 나뉘며 딥러닝 모델은 내부구조를 확인하기 힘든 특성상 블랙박스 테스트에 대한 연구가 더욱 활발하게 수행되고 있다. 그러나 모델내부 동작을 관찰할 수 있는 화이트박스 테스트 또한 필요하며, 최근 뉴런 커버리지를 이용한 테스트 케이스 생성에 대한 연구가 진행되고 있다[1]. 본 논문에서는 이러한 뉴런 커버리지를 학습모델 테스트에만 적용할 것이 아니라, 학습 데이터의 품질, 즉 학습 데이터셋 선택이 모델 성능에 미치는 영향을 평가하는 데에 적용해 보고자 한다. 이를 위해, DeepXplore 도구[2]를 활용해 입력에 따른 모델내부의 활성화된 뉴런 비율을 나타내는 뉴런 커버리지 값을 얻은 후, 데이터셋이 모델의 뉴런에 미치는 영향을 확인한다. 데이터셋이 달라짐에 따라 뉴런 커버리지의 변화율이 달라지며, 고른 특징 분포를 갖는 학습데이터를 이용하여 생성된 모델과 랜덤하게 학습데이터를 사용한 경우를 비교해보면, 고른 특징 분포를 갖는 학습 데이터를 사용 하였을 때 11.25% 더 큰 뉴런 커버리지의 변화를 확인하였다. 또한 더 큰 뉴런 커버리지를 보이는 데이터를 이용하여 모델을 재학습 한 경우 뉴런의 활성도가 50%~379%까지 높아지는 것을 확인 할 수 있었다. 이를 통해 현재 학습에 이용된 데이터의 모델의 영향력을 평가하여 뉴런 커버리지를 높이는 방향으로 학습데이터 셋을 선택하는데 기여할 수 있다.
목차
Abstract
I. 서론
II. 뉴런 커버리지 기반 학습 데이터 평가
III. 실험 및 평가
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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