 |
[대학저널 온종림 기자] 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학부 서지원(사진) 교수연구팀이 최근 딥러닝 모델을 효율적으로 학습하는 알고리즘을 개발했다.
딥러닝 모델 학습에서 사용되는 드롭아웃 알고리즘을 개선한 ‘자이로 드롭아웃’이라는 기술로 모델의 일반화를 높이도록 학습하여 추론 정확도를 높이는 기술이다.
서 교수 연구팀은 자이로 드롭아웃 알고리즘을 적용하여 알렉스넷, 레즈넷 등의 컴퓨터 비전 모델과 버트 등의 자연어 처리 모델의 성능이 향상됨을 실험으로 밝혀냈다.
또한 자이로 드롭아웃을 적용할 때에 그래픽 처리 장치(GPU)에서 드롭아웃 되는 뉴런들의 계산을 효율적으로 생략할 수 있는 자이로 드롭아웃의 변형 알고리즘도 설계해 이를 적용했을 때 딥러닝 모델의 학습 속도가 최대 30% 향상할 수 있음을 입증했다.
서 교수 연구팀은 연구 결과를 머신러닝 시스템 분야의 우수 학술대회인 MLSys에서 발표했다. 발표 직후, 실리콘밸리 기반 스타트업 MosaicML에서 연구 결과에 관심을 보이고 협업을 제안했다.
MosaicML은 인공지능(AI) 학습을 쉽고 편리하게 수행할 수 있는 오픈소스 소프트웨어 ‘컴포저’와 클라우드 플랫폼을 제공하는 기업이다.
[저작권자ⓒ 대학저널. 무단전재-재배포 금지]
