저자원 상황에서 효과적인 학습을 위한 새로운 접근법

본 논문은 데이터가 부족하거나 불균형한 환경에서도 높은 분류 성능을 달성하기 위해, 두 개의 샘플을 동시에 입력으로 사용하고 출력도 두 개의 라벨을 예측하도록 설계한 ‘동시 이중 샘플 학습(s2sL)’ 프레임워크를 제안한다. 수정된 MLP 구조와 투표 기반 테스트 방식을 통해 음성/음악 구분 및 감정 인식 과제에서 기존 MLP 및 최신 불균형 처리 기법보다 우수한 결과를 보였다.

저자: Sri Harsha Dumpala, Rupayan Chakraborty, Sunil Kumar Kopparapu