심층 강화 학습에서의 데이터 증강 이용 시기의 중요성 연구

Q: 이 논문에서 정의한 데이터 증강이란 무엇인가?

데이터 증강은 데이터의 의미를 보존하면서 데이터 부족 문제를 해결하고, 일반화 성능을 위한 학습 편향을 유발할 수 있는 기법이다. 심층 강화 학습에서 샘플 효율성과 일반화 성능을 향상시키기 위해 활용되며, 본 논문에서는 이를 적용하는 시기의 중요성을 탐구한다.

Q: 강화 학습에서 데이터 증강을 적용하는 적절한 시기는 언제인가?

연구 결과, 강화 학습 훈련에 도움이 되는 데이터 증강의 경우 InDA를 사용하여 훈련 중에 성능을 높이는 것이 샘플 효율성과 일반화 성능 모두에 이득을 준다. 반면, 데이터 증강이 훈련 성능에 도움을 주지 못한다면 훈련 후에 ExDA를 이용하여 일반화 성능을 높여야 한다. 따라서 각 환경과 데이터 증강 방법에 따라 적절한 적용 시기를 선택해야 한다.

고병찬; 옥정슬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 고병찬 (포항공과대학교) 옥정슬 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 659 - 661 (3page)

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최근, 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)에서의 데이터 효율성(data efficiency)과 일반화(generalization) 성능을 향상시키기 위해 데이터 증강(data augmentation) 기술을 활용하기 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. Open AI Procgen에서의 실험을 통해 우리는 심층 강화 학습에서 데이터 증강을 이용하는 시기의 중요서을 보이고, 각 시기에 따른 적절한 데이터 증강 이용 방법을 제안하였다. 만약, 데이 ... 전체 초록 보기

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