• 전자신문 ICT 논문 공모 대제전 최우수상 수상
• 빠르고 정확한 전이 학습 기술 개발

컴퓨터공학부 허혜문 박사과정 학생과 강유 교수가 작성한 논문이 제 15회 전자신문 ICT 논문 공모 대제전 최우수상을 수상하였다. 본 논문에서 다룬 전이 학습은 미리 학습된 모델을 활용하여 새로운 도메인에서의 인공지능 과업의 정확도를 높이는 기법을 의미한다. 전이 학습은 특히 새로운 도메인에서의 데이터가 부족할 때 미리 방대한 데이터로 학습한 모델을 활용하여 성능을 높일 수 있다는 점에서 요즘 많은 관심을 받고 있다.

이번 논문에서는 새로운 도메인에 가장 적합한 모델을 빠르게 선택하여 전이학습을 하는 TMI라는 기법을 제안하였다. TMI는 미리 학습된 모델 중 최적의 모델 구조를 선택하거나, 가장 좋은 원본 데이터로 학습된 모델을 선택하는 등 다양한 전이 학습 환경에서 활용 가능하다. 한편, 본 연구는 과학기술정보통신부의 SW 스타랩 과제의 지원을 받았으며, 초 거대 모델을 빠르고 가볍지만 정확도를 유지하는 모델로 압축하는 모델 경량화를 위한 최적의 모델을 선택하는데 활용될 예정이다.

 

“Fast and Accurate Transferability Measurement by Evaluating Intra-class Feature Variance”, Huiwen Xu, U Kang, ICCV 2023