표제지
목차
초록 7
Abstract 8
1. 서론 11
2. 연구대상 및 방법 13
2.1. 연구 대상 13
2.1.1. MNIST 13
2.1.2. Fshion-MNIST 13
2.1.3. CIFAR-10 14
2.2. 지도학습 15
2.3. 준지도학습 16
2.3.1. 슈도 레이블(pseudo label) 16
2.3.2. 일관성 정규화 17
2.3.3. π-model 17
2.4. 대조학습 18
2.5. 지도대조학습 19
2.6. 자동 인코더(auto encoder) 22
2.6.1. 희소 자동 인코더 23
2.6.2. 잡음제거 자동 인코더 24
2.6.4. 변동 자동 인코더 24
2.7. 데이터 증강 25
3. 실험 26
3.1. 제안 기법 26
3.1.1. 데이터 증강 26
3.1.2. 지도학습 27
3.1.3. 준지도학습 28
3.1.4. 지도대조학습 30
3.2. 실험 결과 30
3.2.1. MNIST 31
3.2.2. Fashion MNIST 34
3.2.3. CIFAR-10 37
4. 결론 39
참고문헌 42
〈Table 2.1〉 Fashion-MNIST label 14
〈Table 3.1〉 Data augmentation 27
〈Table 3.2〉 Means and standard errors of MSE with MNIST 31
〈Table 3.3〉 Means and standard errors of MSE with Fashion MNIST 34
〈Table 3.4〉 Means and standard errors of MSE with CIFAR-10 37
〈Figure 2.1〉 Example of MNIST 13
〈Figure 2.2〉 Example of Fashion-MNIST 14
〈Figure 2.3〉 Example of CIFAR-10 15
〈Figure 2.4〉 Structure of pseudo label 16
〈Figure 2.5〉 Structure of consistency regularization 17
〈Figure 2.6〉 Structure of π-model 18
〈Figure 2.7〉 Self supervised contrastive learning and supervised contrastive learning 19
〈Figure 2.8〉 Structure of supervised contrastive learning 21
〈Figure 2.9〉 Structure of auto encoder 22
〈Figure 2.10〉 Structure of sparse auto encoder 23
〈Figure 2.11〉 Structure of denoising auto encoder 24
〈Figure 2.12〉 Structure of variational auto encoder 25
〈Figure 3.1〉 Structure of supervised learning 28
〈Figure 3.2〉 Structure of semi-supervised learning 29
〈Figure 3.3〉 Structure of supervised contrastive learning 30
〈Figure 3.4〉 Accuracy of three learning methods with MNIST 32
〈Figure 3.5〉 Accuracy of three learning methods with Fashion MNIST 35
〈Figure 3.6〉 Accuracy of three learning methods with CIFAR-10 38