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신경망 교체 방법에 있어서, 의미적 유사도를 기준으로 분류된 각각의 태스크 별로 전문화된 신경망을 생성하여 모델 데이터베이스를 구축하는 단계; 및상기 구축된 모델 데이터베이스에 기초하여 사용자의 추론 요청과 관련된 태스크에 대응하는 전문화된 신경망으로 교체하여 추론을 진행하는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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제1항에 있어서, 상기 추론을 진행하는 단계는,임베디드 기기에서 인풋 샘플에 대해 추론이 진행됨에 따라 상기 인풋 샘플에 대한 전문화된 모델의 아웃풋을 통해 태스크 개념 변화(concept drift) 탐지를 위한 검사가 진행되고, 개념 변화가 탐지되지 않는다면 추론된 아웃풋을 사용해 전문화된 모델의 최종 결과가 확정되는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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제2항에 있어서, 상기 추론을 진행하는 단계는,상기 개념 변화가 탐지됨에 따라 상기 인풋 샘플이 전송됨을 수신하고, 교사 모델을 사용하여 상기 인풋 샘플에 대응하는 태스크를 확인하고, 상기 확인된 태스크에 전문화된 모델을 서버의 모델 데이터베이스에서 임베디드 기기로 전송하는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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제3항에 있어서, 상기 추론을 진행하는 단계는,상기 임베디드 기기에서 상기 임베디드 기기에 탑재되어 있던 전문화된 모델을 삭제하고, 상기 전송된 전문화된 모델을 수신하고, 상기 수신된 전문화된 모델을 사용하여 추론을 진행하는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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제4항에 있어서,상기 추론을 진행하는 단계는,임베디드 기기에 전문화된 모델이 존재하지 않을 경우, 개념 변화가 탐지됨에 따라 인풋 샘플이 전송됨을 수신하고, 교사 모델을 사용하여 상기 인풋 샘플에 대응하는 태스크를 확인하고, 상기 확인된 태스크에 전문화된 모델을 서버의 모델 데이터베이스에서 임베디드 기기로 전송하고, 상기 임베디드 기기에서 상기 임베디드 기기에 탑재되어 있던 전문화된 모델을 삭제하고, 상기 전송된 전문화된 모델을 수신하고, 상기 수신된 전문화된 모델을 사용하여 추론을 진행하는 과정을 진행하여 임베디드 기기에 전문화된 모델을 전달하는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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제2항에 있어서,상기 추론을 진행하는 단계는,상기 개념 변화가 이루어진 것으로 탐지하기 위하여 설정된 조건을 통하여 인풋 샘플에 대한 예측 확률값이 임계값보다 작은 경우, 개념 변화가 이루어진 것으로 판단하고, 상기 인풋 샘플에 대한 예측 확률값이 임계값보다 크거가 같은 경우, 개념 변화가 이루어지지 않을 것으로 판단하는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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제1항에 있어서,상기 구축하는 단계는,전문화된 모델들을 학습하여 모델 데이터베이스에 저장하기 위한 전처리를 수행하는 단계를 포함하는 신경망 교체 방법
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신경망 교체 시스템에 있어서, 의미적 유사도를 기준으로 분류된 각각의 태스크 별로 전문화된 신경망을 생성하여 모델 데이터베이스를 구축하는 모델 구축부; 및상기 구축된 모델 데이터베이스에 기초하여 사용자의 추론 요청과 관련된 태스크에 대응하는 전문화된 신경망으로 교체하여 추론을 진행하는 추론 진행부를 포함하는 신경망 교체 시스템
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