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.