전기전자공학과 윤성환 교수 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 ICML 2020에 논문 발표
2020.07.10
UNIST 윤성환 교수의 기계지능 및 정보 학습 연구실(MIIL lab)에서 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 ICML 2020에 논문을 발표하였다(논문제목: XtarNet: Learning to Extract Task-Adaptive Representation for Incremental Few-Shot Learning).
현재 심층학습 기술은 새로운 학습이 필요할 때 막대한 양의 학습 데이터를 요구하며, 기존에 학습된 지식을 유지하며 새로운 지식을 학습하는 것 또한 매우 어렵다. 이런한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 새로운 학습 태스크를 극히 적은 수의 학습 데이터로 성공적으로 학습하는 동시에 기존에 학습된 지식을 유지할 수 있는 새로운 점진적 메타학습 및 소수샷학습(incremental meta-learning / few-shot learning) 기술을 제안하였다. 이러한 기술은 현 심층학습 기술의 데이터 의존성을 해결하는데 사용될 수 있으며, 차세대 기계학습 연구의 중요한 방향 중 하나인 연속학습(continual learning), 평생학습(lifelong learning)에 확장/적용될 수 있을 것으로 기대된다.
ICML은 NeurIPS, CVPR과 함께 세계 최고의 인공지능 학회로 인정받고 있으며, 전세계 연구진이 앞 다투어 논문을 발표하는 국제 학술대회로 주목받고 있다.
저자: 윤성환 교수, 김도연, 서준, 문재균 교수
논문 공개 링크: https://arxiv.org/abs/2003.08561