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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 967 - 977 (11page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2023.34.6.967
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본 연구는 최근 기계학습 분야에서 광범위하게 응용되고 있는 자기기도학습 (self-supervised learning)을 이용한 준지도학습 (semi-supervised learning)에 관하여 연구하였다. 자기지도학습을 통해 레이블이 없는 데이터와 무관한 데이터 (negative data)에서 데이터를 생성하는 방법의 제안과 무관 데이터를 이용하기 위해 대조적예측코딩 (contrastive predictive coding)을 활용하는 상호정보량을 제안하였고, 더 좋은 데이터 생성을 위해 Kullback-Libler 정보량 대신 Wasserstein 정보량을 사용한 상호정보량을 제안하고 이를 생성된 데이터를 분류 작업에 적용하여 분류 성능을 향상시킬 수 있는 준지도학습을 다루었다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 더 우수함을 밝혔다.
목차
요약
1. 머리말
2. 자기지도학습과 데이터 생성
3. Wasserstein 상호정보량을 이용한 준지도학습
4. 모의실험
5. 결론
References
Abstract
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