서지주요정보
Neural architecture search with bayesian optimization and network transformation = 베이지안 최적화 및 네트워크 변형을 이용한 신경망 구조 탐색
서명 / 저자 Neural architecture search with bayesian optimization and network transformation = 베이지안 최적화 및 네트워크 변형을 이용한 신경망 구조 탐색 / Sewoong Lee.
저자명 Lee, Sewoong ; 이세웅
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2019].
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8033802

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MEE 19053

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초록정보

For an artificial neural network to perform well, it is necessary to design an appropriate internal hierarchy, which requires a lot of time and expertise. Therefore, a method to automate the neural network structure design has been proposed, and a structure that can perform better than the human structure has been found. However, this method has a problem that takes a vast computational resource, because of huge search space and repetitive training. In this thesis, we propose a method to search the neural network efficiently by constructing the search range systematically through network transformation and Bayesian optimization method. Our method can finds a better convolution neural network architecture than the other methods under limited number of network evaluation conditions.

인공 신경망이 좋은 성능을 내려면 적절한 내부 계층 구조를 설계해야 하는데, 이 과정은 많은 시간과 전문 지식이 필요하다. 따라서, 신경망 구조 설계를 자동화 하는 방법이 제시되었고, 사람이 만든 구조보다 좋은 성능을 내는 구조를 찾을 수 있게 되었다. 하지만 이 방법은 방대한 탐색 범위와 각 신경망 구조를 일일히 학습 시켜야하는 문제가 있다. 본 학위논문에서는 네트워크 변형을 통해 체계적으로 탐색 범위를 구축하고 베이지안 최적화 방법을 통해 효율적으로 신경망 구조를 탐색하는 방법을 제안한다. 우리의 방법은 제한된 학습 횟수 조건에서 다른 방법보다 더 좋은 컨볼루젼 신경망 구조를 찾아냈다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MEE 19053
형태사항 iii, 18 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 이세웅
지도교수의 영문표기 : Song Chong
지도교수의 한글표기 : 정송
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부,
서지주기 References : p. 15-16
주제 Convolutional neural network
neural architecture search
bayesian optimization
network transformation
deep learning
컨볼루젼 신경망
신경망 구조 탐색
베이지안 최적화
네트워크 변형
딥 러닝
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