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컴퓨팅 장치 및 유동적 베타 분포 기반 특징 공간 데이터 증강 방법

Key Word

특징 공간 데이터 증강 | 유동적 베타 분포 | 전경/배경 특징 벡터 분리 | 가중치 기반 손실함수 최적화

기술성숙도(TRL)

5단계 | Pilot규모의 시작품 제작 및 성능 평가

기술개요

본 기술은 딥러닝 학습 중 생성되는 특징 공간(feature space) 내에서, 유동적 베타 분포에 기반한 선형 보간 방식으로 데이터를 증강하는 방법에 관한 기술임

기술특징

- 딥러닝 학습 중 만들어진 특징 벡터를 기준으로, 학습 단계에 맞춰 변하는 동적 베타 분포로 데이터 보간
- 에포크(epoch) 수, 손실값, 증가폭 등을 이용해 베타 분포 값(α, β)을 자동 계산
- 전경/배경 특징을 구분하여, 전경은 그대로 사용하고 배경만 선형 보간 적용
- 보간 비율과 손실값으로 가중치를 계산해 손실 함수를 최적화
- 모든 과정이 컴퓨터 장치에서 자동 실행되며, 학습 반복 과정과 연동되어 동적으로 데이터 증강 수행 가능
* epoch : 딥러닝이나 머신러닝에서 전체 학습 데이터를 한 번 모두 사용
해 모델을 학습시키는 주기

특허 및 권리현황

지식재산권 현황 리스트
특허명 특허번호
컴퓨팅 장치 및 유동적 베타 분포 기반 특징 공간 데이터 증강 방법 10-2699129
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