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초록·키워드
딥러닝 모델은 일반적으로 훈련에 사용되는 데이터가 많을수록 우수한 성능을 내는 것으로 알려져 있다. 그러나 일부 분야는 데이터 수집에 비용이 많이 들어 대규모 데이터 확보가 어렵고, 탐지하려는 사건이 낮은 빈도로 일어나 클래스 불균형 문제가 발생하기도 한다. 그러나 대부분의 제안된 모델들이 대규모 데이터와 클래스 균형을 가정하고 있어, 소규모 불균형 데이터를 다루는 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 소규모 불균형 데이터 셋의 학습을 효과적으로 수행하기 위해 그래프 구조 학습을 활용한다. 8개의 실제 (Real-world) 소규모 불균형 데이터를 활용한 실험에서, 그래프 구조 학습을 이용한 방법이 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096733723
