커리큘럼 학습을 통한 자기 교사 학습의 성능 향상

Q: 이 논문에서 정의한 커리큘럼 학습이란 무엇인가?

쉬운 데이터부터 어려운 데이터 순으로 학습을 진행하여 모델의 수렴 속도를 향상시키고 최종적으로 더 높은 성능을 도출하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 이미지의 영역 크기를 점차적으로 줄여나가는 방식으로 데이터의 난이도를 조절하여 적용하였다.

Q: 자기 교사 학습에 커리큘럼 학습을 적용했을 때 어떤 효과가 나타나는가?

연구 결과, 이미지 영역을 점진적으로 줄이는 방식이 무작위 선택으로 인한 노이즈 문제를 해결하여 학습 효율을 높였다. 이를 통해 기존 DINO 모델보다 적은 반복 학습 횟수로도 ImageNet과 Flowers101 데이터 집합에서 더 높은 성능을 달성하였다.

윤의현; 이재구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 윤의현 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 한국통신학회 2023 한국 인공지능 학술대회 논문집

발행연도: 2023.9

수록면: 17 - 18 (2page)

이용수

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최근 컴퓨터 비전 과업은 많은 발전을 이뤘다. 하지만 기존의 컴퓨터 비전 과업은 정답 값이 존재하는 데이터 집합으로 학습을 하기 때문에 정답 값에 의존하는 특징이 존재한다. 이를 개선하고자 정답 값이 없는 데이터로 이미지의 일반적인 특징을 추출하는 자기 교사 학습 방법이 발전되고 있다. 다만 자기 교사 ... 전체 초록 보기

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