자기지도학습을 이용한 준지도학습에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 대조적 예측 코딩이란 무엇인가?

무관 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 제안된 방법으로, 두 확률 변수 간의 통계적 의존성을 나타내는 상호 정보량을 추정하는 데 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 이를 통해 레이블이 없는 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 데이터 생성 및 증대에 활용한다.

Q: Wasserstein 정보량을 활용한 자기 지도 학습이 준지도 학습 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, Wasserstein 정보량을 적용한 대조적 예측 코딩 기반의 자기 지도 학습 방법은 기존의 KL 정보량 방식보다 종속적 데이터 분포를 더 잘 반영한다. 따라서 이를 통해 생성된 데이터를 활용한 준지도 학습은 기존 지도 학습 및 일반 준지도 학습보다 더 높은 분류 정확도를 달성한다.

김대학

doi:10.7465/jkdi.2023.34.6.967

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김대학 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제6호

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.

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