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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현웅 (인제대학교) 석경하 (인제대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
167 - 175 (9page)

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준지도학습(semi-supervised learning)은 목표값이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 이용하는 학습방법이다. 준지도학습에서 최근에 많은 관심을 받는 일치성규칙 (consistency regularization)과 데이터 증대를 이용한 준지도학습(unsupervised data augmentation; UDA)은 목표값이 없는 데이터를 증대하여 학습에 이용한다. 그리고 성능 향상을 위해 훈련신호강화(training signal annealing; TSA)와 신뢰기반 마스킹(confidence based masking)을 이용한다. 본 연구에서는 UDA에서 사용하는 KL-정보량(Kullback-Leibler divergence)과 TSA 대신 JS-정보량(Jensen-Shanon divergene)과 역-TSA를 사용하고 신뢰기반 마스킹을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 더 우수함을 보였다.
#cosistency regularization #Jensen-Shannon divergence #semi-supervised learning #training signal annealing #unsupervised data augmentation #데이터 증대 #일치성규칙 #준지도학습 #훈련신호강화 #JS-정보량

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 증대를 이용한 준지도학습
3. 성능 향상 방법
4. 실험
5. 결론 및 제언
References
요약

참고문헌 (0)

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