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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 148 - 153 (6page)
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합성곱 신경망 모형에서 높은 정확도를 얻기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 작업이 필요하다. 하지만 높은 성능을 낼 수 있는 하이퍼파라미터 값이 정확히 알려진 바가 없으며, 자료마다 최적의 하이퍼파라미터 값이 달라질 수 있기 때문에 매번 실험을 통해서 찾아야만 한다. 또한, 하이퍼파라미터 값들의 범위가 넓고 조합 수가 많기 때문에 시간과 계산량을 줄이기 위해서는 최적값을 찾기 위한 실험 계획을 먼저 한 후에 탐색을 하는 것이 필요하다. 그러나 아직까지 합성곱 신경망 모형에서 하이퍼파라미터 최적화를 위하여 실험계획법을 이용한 연구 결과가 보고되지 않았다. 본 논문에서는 이미지 분류 문제에서 통계방법 중 하나인 실험계획법의 요인배치법을 이용하여 실험 계획을 하고 합성곱 신경망 분석을 한 후에, 높은 성능을 갖는 값을 중심으로 그리드 탐색을 하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 제안한다. 실험 계획을 통하여 각 하이퍼파라미터들의 탐색 범위를 줄인 후에 그리드 탐색을 함으로써 효율적으로 연산량을 줄이고 정확도를 높힐 수 있음을 보였다. 또한 실험 결과에서 모형 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터가 학습률이라는 것을 확인할 수 있었다.
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참고문헌 (10)
참고문헌 신청
J. Bergstra / 2012 / Random search for hyper-parameter optimization / The Journal of Machine Learning Research 13(1):281~305
J. Snoek / 2012 / Practical bayesian optimization of machine learning algorithms / Proceeding of Neural Information Processing Systems :2951~2959
J. Bergstra / 2011 / Algorithms for hyper-parameter optimization / Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems 63(3):2546~2554
A. Klein / 2017 / Fast bayesian optimization of machine learning hyperparameters on large datasets / Proceeding of International Conference on Artificial Intelligence and Statistics :528~536
S. Falkner / 2018 / BOHB: Robust and efficient hyperparameter optimization at scale / Proceeding of International Conference on Machine Learning :1437~1446
J. Snoek / 2012 / Practical bayesian optimization of machine learning algorithms / Proceeding of Neural Information Processing Systems :2951~2959
J. Bergstra / 2011 / Algorithms for hyper-parameter optimization / Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems 63(3):2546~2554
A. Klein / 2017 / Fast bayesian optimization of machine learning hyperparameters on large datasets / Proceeding of International Conference on Artificial Intelligence and Statistics :528~536
S. Falkner / 2018 / BOHB: Robust and efficient hyperparameter optimization at scale / Proceeding of International Conference on Machine Learning :1437~1446
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