DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김선영 | ko |
dc.contributor.author | 김명호 | ko |
dc.date.accessioned | 2022-11-23T01:00:36Z | - |
dc.date.available | 2022-11-23T01:00:36Z | - |
dc.date.created | 2022-11-21 | - |
dc.date.created | 2022-11-21 | - |
dc.date.issued | 2021-06-23 | - |
dc.identifier.citation | 2021 한국컴퓨터종합학술대회 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/300559 | - |
dc.description.abstract | 지식 증류란 학습된 딥러닝 모델을 활용하여 모델의 가중치 연산 수는 적지만 기존 모델과 비교하여 성능이 비슷한 모델을 학습하는 기법을 말한다. 본 논문에서는 다변량 시계열 데이터에서 평균 제곱 오차 기반 손실 함수를 활용하여 이상 탐지를 위한 지식 증류 방법을 제안한다. 실제 데이터셋에 대한 실험에서는 지식 증류를 통해 학습된 모델이 약 60% 적은 가중치 연산 수를 가지면서도 기존 모델과 비슷한 이상 탐지 성능을 가지고 있음을 보인다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 다변량 시계열 데이터에서 이상 탐지를 위한 지식 증류 | - |
dc.type | Conference | - |
dc.type.rims | CONF | - |
dc.citation.publicationname | 2021 한국컴퓨터종합학술대회 | - |
dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
dc.identifier.conferencelocation | ICC 제주 & 씨에스호텔 & 온라인 | - |
dc.contributor.localauthor | 김명호 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 김선영 | - |
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