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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.2
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 195 - 200 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.2.195
이용수
초록· 키워드
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머신러닝 알고리즘은 최근의 우수한 성능에도 불구하고 개발과 사용을 어렵게 하는 단점이 있다. 이는 머신러닝 알고리즘의 최적 모델 개발과 배포까지의 반복적인 과정이 높은 시간 비용을 요구하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 이러한 시간 부하를 줄이기 위한 방안으로, 전체 학습 데이터셋 중 일부 데이터를 선별하여 빠르게 학습하면서도 근사 솔루션을 제공할 수 있는 방법에 관하여 논한다. 먼저 학습데이터는 오토인코더에 기반하여 저차원 잠재공간의 특징 벡터로 맵핑된다. 그리고 맵핑된 각 샘플의 위치를 기반으로, 상대적으로 학습하기는 어렵지만 학습 개선도가 높은 샘플은 높은 가중치를 부여받는다. 최종적으로 가중치를 기반으로 한 중요도 샘플링을 수행하여 데이터를 선별하고 이를 학습에 활용한다. 실험결과, 제안하는 방법이 무작위 샘플링에 비해 더 높은 학습 성과를 달성하는 샘플을 선정할 수 있음을 보일 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 알고리즘
4. 결과
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Q. Ho, J. Cipar, H. Cui, S. Lee, J. K. Kim, P. B. Gibbons, G. A. Gibson, G. Ganger, and E.P. Xing, "More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1223-1231, 2013.
J. Dean, et al., "Large Scale Distributed Deep Networks," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1223-1231, 2012.
A. Katharopoulos and F. Fleuret, "Not All Samples Are Created Equal: Deep Learning with Importance Sampling," International Conference on Machine Learning, pp. 2525-2534, 2018.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, "Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, 2012.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016.
J. Dean, et al., "Large Scale Distributed Deep Networks," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1223-1231, 2012.
A. Katharopoulos and F. Fleuret, "Not All Samples Are Created Equal: Deep Learning with Importance Sampling," International Conference on Machine Learning, pp. 2525-2534, 2018.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, "Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, 2012.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016.
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