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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양태린 (숭실대학교) 박진호 (숭실대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제29권 제3호
발행연도
2023.7
수록면
85 - 92 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2024

CNN 모델 학습시 가중치 시각화를 활용한 하이퍼 파라미터 최적화 방법론에 관한 연구
양태린 ,  박진호 한국HCI학회 학술대회 2024.01 학술대회자료

2023

누적 가중치 변화의 시각화를 통한 심층 신경망 분석시스템
양태린 ,  박진호 컴퓨터그래픽스학회논문지 2023.07 학술저널
CNN 모델 학습시 가중치 시각화를 활용한 하이퍼 파라미터 최적화 방법론에 관한 연구
양태린 미디어학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다.
이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#시각화 #하이퍼 파라미터 최적화 #누적 가중치 #XAI #Visualization #Hyper-parameter optimization #Accumulated Weight

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 설계 및 분석
4. 실험 결과
5. 한계 및 제약사항
6. 결론 및 향후 연구 제언
References

참고문헌 (0)

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