Cross-Attention을 활용한 새로운 전이 학습 기법

Q: 이 논문에서 정의한 확률적 교차주의란 무엇인가?

확률적 교차주의는 전이 학습 과정에서 Vision Transformer의 각 어텐션 레이어마다 특정 확률에 따라 self-attention 또는 사전 학습된 모델과의 cross-attention 중 하나를 선택하여 수행하는 방법이다. 이를 통해 타겟 태스크 학습 시 사전 학습된 모델의 지식을 효과적으로 참조하도록 유도한다.

Q: Vision Transformer의 전이 학습 시 확률적 교차주의가 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 확률적 교차주의는 특히 학습 데이터가 적을 때 사전 학습된 모델의 지식을 효과적으로 참조하여 과적합을 완화하고 전이 학습 성능을 향상시킨다. 또한, 기존 전이 학습 방법들과 결합 시 상호 보완적인 이점을 통해 더 높은 성능을 달성할 수 있다.

서승원; 이수호; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 서승원 (서울과학기술대학교) 이수호 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

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

발행연도: 2023.6

수록면: 486 - 488 (3page)

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타겟 task에 대해 labeled data가 충분하지 않은 경우, 높은 성능을 달성할 수 있는 방법으로 전이 학습이 하나의 선택지가 될 수 있다. 본 논문에서는 대규모 데이터에 사전 학습된 Vision Transformer(ViT)를 타겟 task에 효과적으로 전이 학습하는 방법을 제안한다. ViT의 핵심 구성 요소인 self ... 전체 초록 보기

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