베이지안 컨볼루션 신경망과 베르누이 근사 변분 추론

Source: Dev.to

Summary

대형 이미지 모델은 보통 많은 라벨이 있는 사진이 필요하지만, 라벨을 얻는 것은 어렵습니다. 데이터가 몇 개 안 될 때는 모델이 잡음까지 외워버려 새로운 이미지에 대해 성능이 떨어집니다.

이 연구는 소량 데이터에서도 컨볼루션 신경망을 더 안정적으로 만들 수 있는 방법을 제시합니다. 네트워크의 일부를 “잘못될 수도 있다”는 식으로 취급하는 것이죠. 고정된 하나의 설정을 강제하는 대신, 필터를 추정값으로 보고 학습 중에 켜고 끄면서 과적합(overfitting) 에 대해 신중하게 학습하도록 합니다.

이 아이디어는 흔히 쓰이는 학습 기법인 드롭아웃(dropout) 을 차용하고, 이를 베이지안(Bayesian) 관점에서 설명합니다—즉 모델이 자신이 확신하지 못하는 부분을 추적하게 하는 것입니다. 별도의 추가 모듈을 넣거나 속도를 늦추지 않아 기존에 사용하던 도구만으로도 바로 적용할 수 있습니다.

실험 결과, 이 접근법은 특히 데이터가 부족한 경우에 표준 이미지 과제에서 더 높은 정확도를 달성함을 보여줍니다. 제한된 데이터에서도 잘 학습할 수 있는 모델을 향한 의미 있는 진전이며, 빠르게 시도해볼 수 있습니다.

Paperium.net에서 종합 리뷰 읽기:
Bayesian Convolutional Neural Networks with Bernoulli Approximate Variational Inference