Few-shot learning에서 Arc Memory를 활용한 Forward-Forward 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 Arc Memory란 무엇인가?

Arc Memory는 인간의 기억 능력을 모방하여 각 레이어에 독립된 메모리 공간을 할당하고, 이를 레이어 간 정보 전달에 활용하는 방법이다. 각 레이어의 라벨별 출력값을 평균내어 저장하며, 저장된 메모리 값과 현재 레이어 출력값을 Angular margin loss로 계산하여 라벨별로 고유한 각도에 분포되게 학습한다.

Q: Few-shot Learning 환경에서 FFAM이 FF보다 높은 성능을 보이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 데이터 양이 적은 Few-shot Learning 환경에서는 FF 알고리즘의 레이어 간 정보 전달 능력이 부족하여 성능이 저하된다. FFAM은 Arc Memory 기능을 통해 각 레이어의 라벨별 출력값을 기억하고 이를 Angular margin loss로 활용하여 레이어 간 정보 전달을 효과적으로 돕기 때문에 FF보다 높은 성능을 보인다.

황태욱; 서혜인; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황태욱 (충남대학교) 서혜인 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.06

수록면: 994 - 996 (3page)

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Forward-Forward 알고리즘은 역전파를 대체할 새로운 방법론으로 인간의 뇌의 동작 방식과 유사하게 각각의 레이어마다 독립적이고 지역적으로 학습한다. 그러나 이러한 학습 방법은 레이어 간 유의미한 정보전달이 가능한지에 대한 의문점이 존재한다. 본 연구에서는 인간의 기억능력을 모방하여 각각의 레이어에 독립된 메모리 공간을 할당하고 이를 레이어 간 정보전달에 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 각 레이어의 라벨별 출력값을 평균내어 메모리에 저장하고, 일정 에폭이 수행된 후에 저장된 메모리 값과 현재 레이어 출력값을 Angular margin ... 전체 초록 보기

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