Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.05a
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  • Pages.665-666
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Survey on Methodology of Meta-Learning

메타 러닝과 방법론 연구 동향

  • Hoon Ji (Major in Media Technology, Dept of Division of Media, Culture and Design Technology, Hanyang University ERICA) ;
  • Yeon-Joon Lee (Major in Bio Artificial Intelligence, Dept. of Computer Science and Engineering, Hanyang University)
  • 지훈 (한양대학교 ERICA ICT 융합학부 미디어테크놀로지전공) ;
  • 이연준 (한양대학교 컴퓨터공학과 바이오인공지능융합전공)
  • Published : 2023.05.18
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Abstract

딥러닝은 인간이 탐지하기 어려운 데이터의 특징 및 패턴을 인지하고, 이들을 학습하여 데이터를 분류 및 예측할 수 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 모델을 잘 학습시키기 위해서는 고품질의 대용량 데이터와 이들을 처리할 수 있는 방대한 컴퓨터 자원이 요구되는 것이 일반적이다. 따라서 소량의 데이터만이 존재하는 분야나 컴퓨터 자원이 한정되어 있는 상황에서는 딥러닝을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는, 소량의 데이터로도 모델을 자신들의 태스크에 맞게 최적화시킬 수 있는 메타러닝에 대해 소개하고, 메타 러닝 기법들의 방향에 따른 Metric-Based, Model-Based 및 Optimization 기반 모델들에 대해 소개하고, 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2023 년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학지원사업의 연구결과로 수행되었음(2018-0-00192)