Earticle

초록

영어

Transfer learning is a technique that leverages a deep learning model trained on a specific dataset as an initial model that allows fast training of a high-performing model on another dataset. Because a pre-trained model already learns how to extract the features from previously trained data, it allows for faster and better performance on new datasets compared to models that are initialized randomly. Transfer learning is particularly useful when the quality and quantity of the data to be learned are insufficient. On the other hand, most studies focused on improving the performance of transfer learning algorithms themselves. This study departs from the existing algorithm-centric research approach and aims to incorporate deep model fusion techniques that combine the outputs of feature extractors from different datasets into transfer learning. These experiments show that the application of deep model fusion improves the performance of transfer learning. These findings will be applicable to transfer learning in various domains with limited data.

한국어

전이 학습은 이미 학습된 딥러닝 모델을 초기 모델로 활용하여, 다른 데이터에서 높은 성능 을 발휘하는 기술이다. 특히, 학습에 사용할 데이터의 질과 양이 충분하지 않을 때 전이 학습은 매우 유용한 것으로 알려져 있기에 높은 성능 안정성과 많은 데이터를 필요로 하는 자율주행 차 인식 분야에 응용될 수 있다. 그러나 많은 선행 연구들은 전이 학습 알고리즘 자체의 성능 향상에 초점을 맞추었다. 본 연구는 기존의 알고리즘 중심 접근 방식에서 벗어나, 여러 데이터 셋의 특징 추출기 출력을 융합한 심층 모델 융합 기법을 전이 학습에 적용하고자 한다. 실험 결과, 이러한 심층 모델 융합 기법이 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인했다. 이 결 과는 앞으로 데이터가 부족한 자율주행 자동차 분야에서 전이 학습에 활용되어 물체 인지 성 능의 향상을 달성할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 개요
Ⅱ. 선행 연구 고찰
1. 심층 모델 융합
2. 전이 학습
Ⅲ. 모델 출력 조합기 및 그 학습을 위한 손실 함수
1. 데이터셋 개괄
2. 모델 출력 조합기의 학습 방법
3. 출력 결합기의 붕괴(output combiner collapse)
Ⅳ. 실험 결과 및 평가
1. 실험 방법
2. 제안된 심층 모델 융합 기법의 성능향상 유무 실험 결과
3. 제안된 손실함수의 하이퍼 파라메터 값에 따른 심층 모델 융합 기법의 성능 변화
4. ResNet-50 모델과 선형 레이어 학습 방식의 채택으로 인한 실험의 한계와 의의
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 신유현 [ Yu-hyun Shin | 한국자동차연구원 지능형교통제어기술부문 선임연구원 ] 주저자 및 교신저자
• 이혁기 [ Hyuck Kee Lee | 한국자동차연구원 지능형교통제어기술부문 부문장 ] 공저자
• 신성근 [ Seong-Geun Shin | 한국자동차연구원 지능형교통제어기술부문 책임연구원 ] 공저자
• 백윤석 [ Yun-soek Baek | 한국자동차연구원 지능형교통제어기술부문 선임연구원 ] 공저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338