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저자정보
황태환 (한양대학교) 백재순 (한양대학교) 이준호 (한양대학교) 박건율 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,313 - 1,314 (2page)

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본 논문은 노이즈 레이블이 섞인 데이터세트에 대해 오직 한개의 네트워크만 사용하여 강인한 학습을 하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 학습단계에서 알맞게 라벨링된 샘플을 알아내기 위해 두 종류의 샘플 선택 기준을 사용한다. 첫번째 기준은 이전 시간들의 모델 앙상블의 손실함수값이다. 시간적으로 분리된 모델 앙상블을 만들기 위해 주기적 학습률을 적용한다. 이전 시간적 앙상블에 대한 손실함수값은 깨끗한 샘플을 감지하는 기준을 제공한다. 두 번째 기준은, 데^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587500');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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