• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.167-175
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• 2021

준지도학습(semi-supervised learning)은 목표값이 있는 데이터와 없는 데이터를 모두 이용하는 학습방법이다. 준지도학습에서 최근에 많은 관심을 받는 일치성규칙(consistency regularization)과 데이터 증대를 이용한 준지도학습(unsupervised data augmentation; UDA)은 목표값이 없는 데이터를 증대하여 학습에 이용한다. 그리고 성능 향상을 위해 훈련신호강화(training signal annealing; TSA)와 신뢰기반 마스킹(confidence based masking)을 이용한다. 본 연구에서는 UDA에서 사용하는 KL-정보량(Kullback-Leibler divergence)과 TSA 대신 JS-정보량(Jensen-Shanon divergene)과 역-TSA를 사용하고 신뢰기반 마스킹을 제거하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 더 우수함을 보였다.