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딥 러닝에 사용되는 매개변수들 간의 상관관계 분석 및 최적화 방법

Correlation Analysis and Optimization between Parameters using with Deep Learning

  • 김연규 (부산대학교 전기전자컴퓨터공학과) ;
  • 박호준 (부산대학교 전기전자컴퓨터공학과) ;
  • 이상걸 (부산대학교 전기전자컴퓨터공학과) ;
  • 차의영 (부산대학교 전기전자컴퓨터공학과)
  • Kim, Yeon-Gyu (Dept of Electrical and Computer Science Engineering, Pusan National University) ;
  • Park, Ho-Jun (Dept of Electrical and Computer Science Engineering, Pusan National University) ;
  • Lee, Sang-Geol (Dept of Electrical and Computer Science Engineering, Pusan National University) ;
  • Cha, Eui-Young (Dept of Electrical and Computer Science Engineering, Pusan National University)
  • 발행 : 2015.10.28

초록

본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.

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