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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.21 no.2, 2018년, pp.98 - 107
민정원 (Dept. of Control, Automation and Systems Eng., Graduate School, Pusan National University) , 강동중 (Dept. of Control, Automation and Systems Eng., Graduate School, Pusan National University)
In this paper, we propose a method to classify the skeletal maturity with a small amount of hand wrist X-ray image using deep learning-based meta-learning. General deep-learning techniques require large amounts of data, but in many cases, these data sets are not available for practical application. ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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지도학습을 위해 어떤 과정이 필요한가? | 이러한 딥러닝 기반의 모델을 학습하기 위해서는 대량의 데이터 셋이 필요하다. 특히 지도학습(supervised learning)을 위해서는 각 데이터에 대한 분류 정보를 담는 라벨링(labeling) 과정을 필요로 한다. 딥러닝을 이용한 기술이 좋은 성능을 갖기 위해서는 일반적으로 수천, 수만 장의 학습데이터가 필요하며 데이터 셋의 구성에 따라 학습 성능이 달라지기 때문에 양질의 데이터 셋을 확보해야 한다. | |
전이 학습은 어떤 방법인가? | 인공신경망 모델을 학습하는 과정에서 학습데이터가 부족한 경우 일반적으로 전이 학습(Transfer Learning) 방법을 사용한다. 전이 학습은 다양한 종류의 데이터를 포함하는 대량의 데이터 셋을 이용하여 사전에 모델을 학습한 후 실제 학습하고자 하는 소량의 데이터 셋을 이용해 신경망의 가중치 중 일부만을 새로 학습하는 방법이다. 영상 인식에서 많이 사용되는 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network; CNN)의 경우 특징 추출을 담당하는 컨볼루션 층(Convolution Layer)의 가중치는 학습하지 않고 회귀분석을 담당하는 완전 연결 층(Fully Connected Layer)의 가중치만을 새로운 데이터를 이용해 학습한다. | |
메타학습 방법 중 MAML에서 메타학습자와 학습자는 어떤 역할을 하는가? | 여기서 메타 학습자와 학습자는 주어진 분류 문제(Task)를 해결하기 위한 가중치의 집합을 나타낸다. 학습자는 하나의 학습 문제에 최적화된 가중치를 학습하고 메타 학습자는 여러 학습자로부터 다양한 학습 문제에 최적화된 가중치에 대한 학습 결과를 전달받는다. |
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