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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 265 - 272 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.4.265
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딥러닝 모델의 성능을 평가하는 지표는 정확도를 평가할 뿐, 해당 모델의 불확실성을 평가할 수 없다. 불확실성은 정확도와는 별개로, 안정성 또는 신뢰도의 의미를 가질 수 있다. 불확실성을 측정할 수 있다면 기존 모델의 성능을 평가하는 지표 외에 새로운 지표가 될 가능성을 가지고 있다. 불확성을 측정하기 위한 딥러닝 모델로 베이지안 신경망을 사용한다. 본 논문은 불확실성이 딥러닝 모델에서 성능을 평가하는 지표가 될 수 있음을 확인해보려 하였다. 불확실성을 측정하기 위한 베이지안 신경망 모델로 베이지안 LSTM (Bayesian Long Short Term Memory)을 사용하였고, 모델의 학습에 실제 데이터를 적용하여 불확실성을 측정하였으며, 이를 기존 모델의 성능 지표와 비교분석 하였다. 실제 데이터를 이용한 실험에서 이상치가 추가됨에 따라 기존 모델의 성능지표는 증가하거나 감소하는 여러 가지 양상을 보이는 반면, 불확실성은 이상치에 따라 일관적으로 증가하는 결과를 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Byesian LSTM
3. 불확실성
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Niculescu-Mizil, Alexandru, and Rich Caruana. “Predicting good probabilities with supervised learning.” Proceedings of the 22nd international conference on Machine learning. pp. 625–632, 2005.
Nuzzo, Regina. “Scientific method: statistical errors.” Nature News 506.7487 pp. 150-152, 2014.
Bojarski, Mariusz, et al. “End to end learning for self-driving cars”, arXiv, 2016.
Ren, Jie, et al. “Likelihood ratios for out-of-distribution detection”, arXiv, 2019.
Der Kiureghian, Armen, and Ove Ditlevsen. “Aleatory or epistemic? Does it matter?.” Structural safety, vol. 31, no. 2, pp. 105-112, 2009.
Nuzzo, Regina. “Scientific method: statistical errors.” Nature News 506.7487 pp. 150-152, 2014.
Bojarski, Mariusz, et al. “End to end learning for self-driving cars”, arXiv, 2016.
Ren, Jie, et al. “Likelihood ratios for out-of-distribution detection”, arXiv, 2019.
Der Kiureghian, Armen, and Ove Ditlevsen. “Aleatory or epistemic? Does it matter?.” Structural safety, vol. 31, no. 2, pp. 105-112, 2009.
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