| 제 목 | 박사과정 박병준 (지도교수 한동석), 2026년 KICS 하계종합학술발표회 우수논문상 수상 | ||||
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| 작성자 | 관리자 | 작성일 | 2026-11-03 | 조회수 | 71 |
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 전자전기공학부 박사과정 박병준 학생(지도교수 한동석)은 2026년 한국통신학회 하계종합학술발표회에서 “데이터 제약 조건에서 그래디언트 관점의 신경망 학습 안정성 분석” 논문으로 우수논문상을 수상하였다. 본 연구는 학습 데이터가 제한된 환경에서 심층 신경망의 구조적 특성이 학습 안정성과 일반화 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 잔차(residual) 및 역잔차(inverted residual) 기반 신경망을 대상으로 네트워크 깊이와 학습 데이터 비율에 따른 그래디언트 전달 특성을 비교하였다. 특히, 신경망 구조에 따라 데이터 부족 환경에서 나타나는 그래디언트 소실과 학습 안정성에 차이가 있음을 규명하였다. 이를 통해 제한된 데이터 환경에서도 안정적인 학습이 가능한 딥러닝 아키텍처 설계의 중요성을 제시하였으며, 이러한 연구 성과를 인정받아 우수논문상에 선정되었다. * 지능신호처리 연구실 (iSPL) 홈페이지 |
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