‘몰라도 아는 척’ AI 버릇 고친다…KAIST, 과신 줄이는 학습법 제시

AI 요약

한국과학기술원(KAIST) 뇌인지과학과 백세범 석좌교수 연구팀은 딥러닝 모델의 과도한 확신이 학습 시작 단계의 무작위 가중치 초기화에서 비롯될 수 있음을 규명했다고 27일 밝혔습니다. 연구팀은 실제 데이터를 학습하기 전에 의미 없는 무작위 노이즈로 신경망을 짧게 학습시키는 예열 전략을 제안했으며, 예열을 거친 모델은 처음 보는 데이터에 대해 확신도를 낮추고 학습한 적 없는 데이터를 구별하는 성능이 개선되는 경향을 보였습니다. 이번 연구는 국제 학술지 네이처 머신 인텔리전스에 지난 9일 온라인 게재됐습니다.