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학술저널
저자정보
김성렬 (충남대학교) 황태욱 (충남대학교) 정상근 (충남대학교) 노윤형 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.3
발행연도
2023.3
수록면
250 - 256 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.3.250

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데이터셋이 모델이나 특정 분야에 적합한지, 혹은 데이터에 오류가 어느 정도인지 판단하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 논문은 시드만 다른 하이퍼파라미터를 통한 수차례 학습을 통해 얻은 오답 데이터들을 활용하여 해당 샘플의 학습 난이도를 점수로 나타내는 에폭 스코어(Epoch Score)를 제안한다. 이를 통해 KLUE의 Topic Classification 데이터셋을 검증하였고, 오류가 있다고 판단되는, 점수가 높은 데이터를 수정함으로써 약 0.8%의 성능 향상을 이끌어 냈다. 에폭 스코어는 자연어, 이미지 등 데이터의 종류에 상관없이 모든 지도학습 데이터에 활용할 수 있으며, 에폭 스코어의 AUC(Area Under the Curve)를 통해 모델의 성능을 유추할 수 있다.
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목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구들
3. 에폭 스코어(Epoch Score)
4. 실험 방법 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

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