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데이터베이스 연구회지(SIGDB)

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한글제목(Korean Title) 심층신경망에서 학습 외 분포 데이터 탐지 알고리즘
영문제목(English Title) Detecting Out-of-distribution data for Deep Neural Networks
저자(Author) 김상원   이호준   김성훈   서지원   Sangwon Kim   Hojun Lee   Seonghun Kim   Jiwon Seo  
원문수록처(Citation) VOL 35 NO. 02 PP. 0066 ~ 0077 (2019. 08)
한글내용
(Korean Abstract)
심층신경망 혹은 에서의 학습 외 분포 데이터 (Deep Neural Network, DNN) (Out-of-Distribution Data)란 해당 심층신경망을 학습시킨 데이터와 상당한 차이를 보이는 데이터를 말한다. 하지만, 심층신경망이 도출하는 결과에 대한 근거와 도출 방법을 이해하는 것이 어렵기 때문에 학습 외 분포 데이터를 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 많은 데이터들 속에서 그러한 학습 외 분포 데이터를 정확하게 식별하기 위해 독창적인 기법을 제안한다 이 기법은 학습 내 분포 데이터에 대응하는 은닉 뉴론들이 특정한 분포를 가진다는 가정을 기반으로 한다. 이러한, 가정 하에서 본 기법은 학습 내 분포 데이터를 비슷한 은닉 뉴론 패턴을 가진 것끼리 군집화 한 후 그 결과를 바탕으로 학습 외 분포 데이터를 검출한다
영문내용
(English Abstract)
The inference outcome of a Deep Neural Network (DNN) may be incorrect if the input is substantially different from the distribution of its training data. Thus detecting such out-of-distribution (OOD) data is essential for a DNN to be securely applied. Because we do not yet understand why and how a DNN makes an inference, it is hard to identify OOD data by examining the inference process. We propose a novel method to accurately detect OOD data and in-distribution (ID) data. Our method assumes that there exists a specific distribution of the values of hidden neurons for ID data. Under this assumption, our method clusters ID data with similar hidden-neuron patterns and detect OOD data based on the clustering results.
키워드(Keyword) Deep Neural Network   Out-of-Distribution detection   Deep Neural Network Security   심층신경망 학습   분포 데이터 탐지   심층신경망 보안  
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