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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제5호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 2,289 - 2,301 (13page)
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머신러닝 모델 중에 하나인 딥뉴럴넷 모델은 최근 월등한 성능을 보이며, 자율주행, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 많이 연구되고 있다. 딥뉴럴넷 모델은 그 구성요소가 다양하기 때문에, 모델을 어떻게 구성하는지에 따라서 그 성능이 크게 달라진다. 본 연구에서는 딥뉴럴넷 모델의 구성 요소 5 가지 - 가중치 최적화, 활성화 함수, 드롭아웃, 정규화, 가중치 초기화 - 를 정하고, 5 가지 구성요소의 가능한 조합 48가지의 딥뉴럴넷 모델을 만들었다. 만든 모델들의 성능 평가를 위해서, 음식의 성분들을 가지고 20개의 나라 중 하나를 예측하는 Kaggle의 what's cooking 데이터를 활용하였다. 결과적으로, 적응모멘트추정(adaptive moment estimation, Adam) 최적화 기법, 정류선형단위(rectified linear unit, ReLU) 활성화 함수, 릿지(ridge) 정규화 미사용, 드롭아웃 사용, He 가중치 초기화라는 구성으로 딥뉴럴넷을 구성했을 때 가장 좋은 성능(정확도: 79.45%)을 보였다. 각 요소 별로 성능을 비교하였을 때에는, Adam 최적화 기법이 경사하강(gradient descent) 최적화 기법을 사용한 모델들 보다 평균적으로 56%정도의 성능이 좋은 것으로 나타났고, ReLU 활성화 함수가 시그모이드(sigmoid) 활성화 함수를 사용한 모델들 보다 평균적으로 약 3% 정도 성능이 좋은 것으로 나타났다. 이 연구의 결과가 더 성능 좋은 딥뉴럴넷 모델을 만드는데 기여할 수 있기를 기대한다.
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참고문헌 (12)
참고문헌 신청
백광일 / 2016 / 신경망모형을 이용한 민간아파트 분양가격 보조지표에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(3):1367~1376
Glorot, X. / 2010 / Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks / Preceeding of International Conference on Artificial Intelligence and Statistics :249~256
He, K. / 2015 / Delving deep into rectifiers: surpassing human-level performance on imageNet classification / The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :1026~1034
정문성 / 2018 / 컨볼루션 신경망을 기반으로 한 한글 음악 리뷰 감정 분류 모델 설계 및 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(4):1863~1871
김준기 / 2019 / 영상처리와 딥러닝 기법을 사용한 채소의 등급별 자동 분류시스템 개발 / Journal of The Korean Data Analysis Society 21(1):63~73
Glorot, X. / 2010 / Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks / Preceeding of International Conference on Artificial Intelligence and Statistics :249~256
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