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서울대 공대 컴퓨터공학부 송현오 교수팀, 새로운 데이터 증대 기법을 제시하여 인공신경망 실제 적용가능성 크게 향상
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작성자
관리자
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등록일
2021.02.01
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조회수
1,258
서울대 공대 컴퓨터공학부 송현오 교수팀, 새로운 데이터 증대 기법을 제시하여 인공신경망 실제 적용가능성 크게 향상
▲ 좌측부터 송현오 교수, 추원호, 김장현, 정호산 석박통합과정생
■ 기존 데이터 증대 기법이 지니는 임의적 요소를 최적화하는 알고리즘 개발
■ 제한된 학습 데이터로 학습에 효과적인 새로운 데이터 생성
■ 인공신경망의 물체 인식, 위치 탐지, 그리고 강건성 등 다양한 성능을 향상
송현오 교수 연구진(김장현, 추원호, 정호산 석박통합과정)은 인공신경망의 일반화 성능 및 강건성을 향상하는 데이터 증대 기법 Co-Mixup을 개발하였다고 밝혔다.
구체적으로 Co-Mixup은 다량의 데이터가 주어졌을 때, 각 데이터의 중요한 정보의 양을 최대화하는 동시에 다양한 데이터를 생성하는 것을 목표로 한다 [그림 1]. 연구진은 이를 위해 형식적인 문제를 설계하였고 이를 효과적으로 해결하는 알고리즘을 개발하였다 [식 1].
Co-Mixup은 올해 5월에 온라인으로 개최될 인공지능 최고 학회 중 하나인 ICLR(International Conference on Learning Representations)의 구두 발표(Oral) 세션에서 발표될 예정이다. 해당 세션은 올해 ICLR에 제출된 논문 중 약 상위 1%(=53/2997)의 논문에만 주어지는 발표 기회이다.
그림 1. Co-Mixup 예시 및 기존 방식과의 비교
식 1. 생성된 데이터의 정보의 양과 다양성을 측정하는 Co-Mixup 목적 함수
References
Jang-Hyun Kim, Wonho Choo, Hosan Jeong, Hyun Oh Song, Co-Mixup: Saliency Guided Joint Mixup with Supermodular Diversity, ICLR 2021
https://openreview.net/forum?id=gvxJzw8kW4b