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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제9호
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 474 - 478 (5page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.9.474
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사이클로이드(Cycloid)는 원을 직선과 접한 상태로 회전시켰을 때 원 위의 한 점이 그리는 궤도이다. 사이클로이드는 두 가지 물리학적 특징을 가지는데, 첫 번째 특징은 최단 강하 곡선(Brachistochrone curve)으로, 중력장 내에서 물체를 굴렸을 때, 시작점과 끝점이 같은 모든 궤도 중 사이클로이드에서 가장 빨리 물체가 떨어진다는 점이다. 두 번째 특징은 등시곡선(Isochrone curve)으로, 사이클로이드의 어느 지점에서 물체를 떨어뜨려도 끝점에 도달하는 시간이 동일하다는 점이다. 본 연구는 이러한 사이클로이드의 특징을 손실함수 지형(Loss landscape)에 적용하여 분석한다. 본 연구는 이러한 사이클로이드의 특징을 이용해, 학습 손실함수의 지형이 사이클로이드와 유사할 때 손실이 빠르고 일정하게 수렴할 것이라고 주장한다. 이를 증명하기 위해, 평균제곱오차를 이용한 1,000번의 회귀분석 학습을 진행한 뒤 각 학습의 손실함수 지형이 사이클로이드와 얼마나 유사한지 비교한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 사이클로이드와 손실함수
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
A. Jadon, A. Patil, and S. Jadon, “A comprehensive survey of regression based loss functions for time series forecasting,” arXiv preprint arXiv:2211.02989, 2022.
L. Li, M. Doroslovački, and M. H. Loew, “Approximating the gradient of cross-entropy loss function,” IEEE Access, vol. 8, pp. 111626-111635, 2020.
J. S. Bridle, “Probabilistic interpretation of feedforward classification network outputs, with relationships to statistical pattern recognition,” in Neurocomputing: Algorithms, Architectures and Applications, pp. 227-236, Springer, 1990.
Y. LeCun, S. Chopra, R. Hadsell, M. Ranzato, and F. Huang, “A tutorial on energy-based learning,” Predicting Structured Data, vol. 1, 2006.
D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” Nature, vol. 323, no. 6088, pp. 533-536, 1986.
L. Li, M. Doroslovački, and M. H. Loew, “Approximating the gradient of cross-entropy loss function,” IEEE Access, vol. 8, pp. 111626-111635, 2020.
J. S. Bridle, “Probabilistic interpretation of feedforward classification network outputs, with relationships to statistical pattern recognition,” in Neurocomputing: Algorithms, Architectures and Applications, pp. 227-236, Springer, 1990.
Y. LeCun, S. Chopra, R. Hadsell, M. Ranzato, and F. Huang, “A tutorial on energy-based learning,” Predicting Structured Data, vol. 1, 2006.
D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” Nature, vol. 323, no. 6088, pp. 533-536, 1986.
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