비용함수와 파라미터를 이용한 효과적인 디지털 데이터 기계학습 방법론

지상민; 박지은

doi:https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.10.253

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자료유형: 학술저널

저자정보: 지상민 (충남대학교) 박지은 (대구대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 253 - 263 (11page)

DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.10.253

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기계학습은 학습에 이용되는 학습 데이터와 데이터를 예측할 인공신경망을 이용하여 비용함수를 만들고, 비용함수를 최소화시키는 파라미터들을 찾는 과정이다. 파라미터들은 비용함수의 그래디언트 기반 방법들을 이용하여 변화하게 된다. 디지털 신호가 복잡할수록, 학습하고자 하는 문제가 복잡할수록, 인공신경망의 구조는 더욱 복잡해지고 깊어진다. 복잡하고, 깊어지는 인공신경망 구조는 과적합(Over-fitting) 문제를 발생시킨다. 과적합 문제를 해결하기 위하여 파라미터의 가중치 감소 정규화 방법이 사용되고 있다. 우리는 이러한 방법에서 추가로 비용함수의 값을 이용한다. 이러한 방법으로 기계학습의 정확도가 향상되는 결과를 얻었으며 이는 수치 실험을 통하여 우수성이 확인된다. 이러한 결과는 기계학습을 통한 인공지능의 폭넓은 데이터에 대한 정확한 값을 도출한다.

#최적화 #디지털 신호 #기계학습 #분류 #정규화 #Optimization #Digital signal #Machine learning #Classification #Regularization

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I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press

H. Zhao / 2019 / Learning Neural Networks with Adaptive Regularization

Y. Zheng / 2021 / Regularizing Neural Networks via Adversarial Model Perturbation

Y. Wang / 2021 / Convolutional Neural Networks With Dynamic Regularization / IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 32(5):2299~2304

J. Duchi / 2011 / Adaptive subgradient methods for online learning and stochastic optimization / J. Mach. Learn. Res 12:2121~2159

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