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적대적 생성 네트워크의 보상 기반 재훈련에 의한 이상 탐지 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는,생성기가 잠재 벡터를 입력 받아 가상 이미지를 생성하고, 상기 판별기가 훈련 데이터셋의 미니 배치와 상기 가상 이미지를 입력 받아 확률값을 출력하고, 상기 생성기의 손실 함수와 상기 판별기의 손실 함수에 의한 검증 손실과 초기 최선 검증 손실(initial best validation loss)을 비교하여 보상 증가 여부를 판단하고, 상기 보상이 증가하는 것으로 판단되는 경우 상기 미니 배치를 상기 판별기에 다시 입력하여 재훈련을 수행하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 이상 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 판별기의 손실 함수는 real 손실 함수 및 fake 손실 함수를 포함하고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 초기 최선 검증 손실이 상기 생성기의 손실 함수와 상기 real 손실 함수 및 fake 손실 함수의 합과 비교하여 미리 설정된 보상 상수보다 큰 경우, 상기 미니 배치를 상기 판별기에 다시 입력하여 재훈련하는 것으로 결정하는 이상 탐지 장치
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제2항에 있어서, 상기 미니 배치에 의한 재훈련에서, 상기 초기 최선 검증 손실은 상기 생성기의 손실 함수와 상기 real 손실 함수 및 fake 손실 함수의 합으로 대체되는 이상 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 미니 배치에 의한 재훈련을 상기 보상을 증가시키지 않을때까지 반복 수행하는 이상 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 판별기는, 복수의 컨볼루션 레이어 및 LSTM이 결합되는 네트워크인 이상 탐지 장치
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제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 재훈련을 통해 상기 생성기와 상기 판별기의 손실 함수가 최적화된 이후, 테스트 샘플을 입력 받아 상기 테스트 샘플의 이상 점수를 계산하는 이상 탐지 장치
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적대적 생성 네트워크의 보상 기반 재훈련에 의한 이상 탐지 장치로서, 잠재 벡터를 입력 받아 가상 이미지를 생성하는 생성기; 훈련 데이터셋의 미니 배치와 상기 가상 이미지를 입력 받아 확률값을 출력하는 판별기; 및 상기 생성기의 손실 함수와, 상기 판별기의 손실 함수에 의한 검증 손실과 초기 최선 검증 손실(initial best validation loss)을 비교하여 보상 증가 여부를 판단하는 보상 증가 판단부를 포함하되, 상기 판별기와 상기 보상 증가 판단부는 이상 탐지를 위한 내부 루프로 정의되며, 상기 보상 증가 판단부가 상기 보상이 증가하는 것으로 판단되는 경우 상기 미니 배치를 상기 판별기에 다시 입력하여 재훈련이 수행되는 이상 탐지 장치
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프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 적대적 생성 네트워크의 보상 기반 재훈련을 통해 이상 여부를 탐지하는 방법으로서, 생성기가 잠재 벡터를 입력 받아 가상 이미지를 생성하는 단계; 상기 판별기가 훈련 데이터셋의 미니 배치와 상기 가상 이미지를 입력 받아 확률값을 출력하는 단계; 상기 생성기의 손실 함수와, 상기 판별기의 손실 함수에 의한 검증 손실과 초기 최선 검증 손실(initial best validation loss)을 비교하여 보상 증가 여부를 판단하는 단계; 및상기 보상이 증가하는 것으로 판단되는 경우 상기 미니 배치를 상기 판별기에 다시 입력하여 재훈련을 수행하는 단계를 포함하는 이상 탐지 방법
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제8항에 있어서, 상기 판별기의 손실 함수는 real 손실 함수 및 fake 손실 함수를 포함하고, 상기 보상 증가 여부를 판단하는 단계는, 상기 초기 최선 검증 손실이 상기 생성기의 손실 함수와 상기 real 손실 함수 및 fake 손실 함수의 합과 비교하여 미리 설정된 보상 상수보다 큰 경우, 상기 미니 배치를 상기 판별기에 다시 입력하여 재훈련하는 것으로 결정하는 이상 탐지 방법
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제8항에 따른 방법을 수행하는 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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