[BP/AI] NEC, 딥러닝 최적화 기술 개발

BP's : NEC(일본 전기 주식회사)가 인식 정밀도 향상을 할 수 있는 심화학습(딥러닝) 최적화 기술을 개발했다고 발표. 

딥러닝은 이미지 인식이나 음성 인식 등 다양한 분야에서 이용되고 있는 기술. 미리 준비된 데이터를 알고리즘대로 학습시키는 것으로 정밀도를 높이는 기술.

NEC는 딥러닝을 위해 특정 데이터를 과도하게 학습하면 학습한 데이터만 정밀하게 인식하고, 학습에 사용되지 않은 데이터에 대한 인식도는 저하되는 '과잉 학습' 문제가 발생하는데, 이런 문제를 해결하기 위한 최적화 기술을 개발했다고 밝혔다. 

그래서, 딥러닝 정밀도를 높이기 위해서는 데이터 분포를 정규화해서 고르게 학습하게 하는 방법밖에 없다고 설명. 

NEC는 그런 문제를 해결하기 위해서 신경망 학습을 구조에 따라 자동으로 최적화할 수 있게 했다.

구체적으로는 신경망의 구조를 바탕으로 학습 진행 상황을 각 단계마다 예측해, 각 단계 진행 상황에 적합한 정규화를 단계마다 자동으로 설정한다. 

이렇게하면 네트워크 전체 학습 진행 상황을 최적해, 각 단계에서 과도하게 학습하거나, 학습이 부족한 문제를 해결할 수 있게 했다.

NEC는 이 기술을 활용하면, 필기 데이터 인식 오류를 20% 정도 낮출 수 있으며, 얼굴 인식과 행동 분석 등 영상 감시 등 다양한 분야에 활용할 수 있다고 설명했다.  

관련링크 : http://jpn.nec.com/press/201712/20171212_02.html