ㅁ 그래프 증강 기법 ㅇ 정의: 그래프 데이터의 구조적 다양성을 높이고 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 그래프의 일부 구성 요소를 수정하거나 변형하는 기법. ㅇ 특징: – 그래프 구조의 변경을 통해 데이터의 다양성을 인위적으로 증가시킴. – 노드, 엣지, 속성 등 다양한 수준에서 증강 가능. – 과적합 방지 및 모델의 일반화 성능 향상에 기여. ㅇ 적합한 경우:
ㅁ 그래프 증강 기법 ㅇ 정의: 그래프 구조 내의 노드 일부를 제거하거나 비활성화하여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 기법. ㅇ 특징: – 데이터의 다양성을 증가시켜 과적합을 방지. – 제거된 노드로 인해 그래프 구조의 일부 정보가 손실될 수 있음. – 모델이 그래프의 부분적 정보로도 학습할 수 있도록 도움. ㅇ 적합한 경우: – 그래프 데이터가 복잡하고 과적합의 가능성이
ㅁ 의미론적 분할/증강 ㅇ 정의: – 의미론적 분할과 증강은 의료 영상 데이터에서 객체의 경계를 식별하고 데이터를 다양화하는 기술입니다. ㅇ 특징: – 데이터의 다양성을 높여 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다. – 의료 영상 특유의 노이즈와 왜곡을 보완할 수 있습니다. ㅇ 적합한 경우: – 의료 영상 데이터가 제한적이거나 특정 패턴에 편향된 경우. – 모델의 과적합 문제를 방지하고자 할
ㅁ 의미론적 분할/증강 ㅇ 정의: 이미지 데이터를 처리하거나 분석하기 위해 픽셀 단위로 의미를 분할하고 증강 기법을 적용하는 기술. ㅇ 특징: – 의료 영상에서 병변 부위를 정확히 탐지하고 분할하는 데 사용됨. – 데이터 증강 기법을 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킴. ㅇ 적합한 경우: – 의료 영상 데이터가 제한적인 경우. – 병변 부위의 명확한 경계가 필요한 경우.
ㅁ 의미론적 분할/증강 ㅇ 정의: 의미론적 분할은 의료 영상에서 각 픽셀을 특정 클래스(예: 장기, 조직 등)로 분류하는 기술이며, 증강은 데이터의 다양성을 높이기 위해 이미지 변형을 적용하는 기법이다. ㅇ 특징: – 의료 영상에서 정확한 분할은 진단 및 치료 계획에 필수적임. – 증강 기법은 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 일반화를 개선함. ㅇ 적합한 경우: – 의료 데이터셋이
ㅁ 의미론적 분할/증강 ㅇ 정의: – 의미론적 분할/증강은 의료 영상 데이터를 분석하기 위해 이미지의 각 픽셀을 특정 클래스에 할당하거나, 데이터 증강 기법을 적용하여 모델의 학습 성능을 향상시키는 기술이다. ㅇ 특징: – 의료 영상의 특수성을 반영하여 데이터 불균형 문제를 완화하고, 모델의 일반화 능력을 향상시킨다. – 다양한 증강 기법을 통해 데이터의 다양성을 확보할 수 있다. ㅇ 적합한
ㅁ 손실 마스킹 ㅇ 정의: 손실 계산 시 특정 값이나 범위를 무시하여 모델 학습의 효율성을 높이고자 하는 기법. ㅇ 특징: – 주로 시퀀스 데이터에서 패딩 토큰 또는 특정 토큰을 무시하기 위해 사용됨. – 모델이 학습하지 않아야 할 정보로 인해 성능이 저하되는 것을 방지. – 계산 효율성을 높이며, 불필요한 계산을 줄임. ㅇ 적합한 경우: – 자연어
ㅁ 손실 마스킹 ㅇ 정의: – 손실 마스킹은 모델 학습 시 특정 위치의 손실 값을 무시하거나 제외하여 계산하는 기법이다. ㅇ 특징: – 주로 패딩 토큰이나 학습에 불필요한 요소를 제외하기 위해 사용된다. – 손실 계산 과정에서 마스킹된 값은 손실에 영향을 미치지 않는다. ㅇ 적합한 경우: – 입력 데이터에 패딩이 포함된 경우 – 특정 데이터 셋에서 학습
ㅁ 손실 마스킹 ㅇ 정의: 손실 마스킹은 모델 학습 시 특정 데이터 포인트를 손실 계산에서 제외하거나 가중치를 조정하여 모델의 성능을 최적화하는 기법이다. ㅇ 특징: – 결측값 또는 중요하지 않은 데이터가 포함된 경우 유용하게 사용된다. – 손실 계산에서 제외된 데이터는 모델 가중치 업데이트에 영향을 미치지 않는다. – 데이터의 품질에 따라 손실 마스킹이 학습 결과에 긍정적 또는
ㅁ 시퀀스 처리 ㅇ 정의: 시퀀스 데이터를 처리하거나 모델에 입력하기 위해 특수 토큰 및 패딩 방식을 사용하는 기법. ㅇ 특징: – 시퀀스 길이를 맞추기 위해 패딩을 추가하거나, 특정 토큰을 활용해 모델의 학습 및 추론을 유도. – NLP에서 주로 사용되며, 예측 및 마스킹을 통해 문맥 정보를 학습. ㅇ 적합한 경우: – 입력 데이터의 길이가 가변적인 경우.