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딥러닝 모델에 있어서, 데이터 추출 방법은입력 쿼리(input query)를 수신하는 단계;상기 딥러닝 모델의 타겟 레이어(target layer)에 대응하는 결정 경계(decision boundary) 집합의 부분 집합인 제1 결정 경계 집합을 결정하는 단계;상기 제1 결정 경계 집합에 기초하여, 상기 입력 쿼리를 포함하는 결정 영역(decision region)을 추출하는 단계; 및상기 결정 영역에 포함된 데이터를 추출하는 단계를 포함하고,상기 제1 결정 경계 집합을 결정하는 단계는상기 결정 경계 집합에 포함된 결정 경계들의 분포 확률을 결정하는 단계; 및상기 결정 경계들의 분포 확률에 기초하여, 상기 제1 결정 경계 집합을 결정하는 단계를 포함하고,상기 단계들은 적어도 하나의 프로세서에 의해서 수행되는 데이터 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 추출된 데이터에 기초하여, 상기 딥러닝 모델을 재학습 시키는 단계를 더 포함하는, 데이터 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 결정 경계들의 분포 확률에 기초하여, 상기 제1 결정 경계 집합을 결정하는 단계는상기 결정 경계들 중, 분포 확률이 임계치 이상인 결정 경계들을 상기 제1 결정 경계 집합으로 결정하는 단계를 포함하는, 데이터 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 결정 경계 집합에 포함된 결정 경계들의 분포 확률을 계산하는 단계는상기 결정 경계들의 베르누이(Bernoulli) 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 데이터 추출 방법
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제5항에 있어서,상기 베르누이 파라미터를 결정하는 단계는상기 타겟 레이어에 대응하는 손실 함수에 기초하여, 상기 베르누이 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 데이터 추출 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터를 추출하는 단계는상기 결정 영역을 제한(constraint) 조건으로 갖는 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘에 기초하여 상기 데이터를 추출하는 단계를 포함하는, 데이터 추출 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제2항 및 제4항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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딥러닝 모델에 있어서, 데이터 추출 장치는입력 쿼리(input query)를 수신하고, 상기 딥러닝 모델의 타겟 레이어(target layer)에 대응하는 결정 경계(decision boundary) 집합의 부분 집합인 제1 결정 경계 집합을 결정하고, 상기 제1 결정 경계 집합에 기초하여, 상기 입력 쿼리를 포함하는 결정 영역(decision region)을 추출하고, 상기 결정 영역에 포함된 데이터를 추출하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는상기 결정 경계 집합에 포함된 결정 경계들의 분포 확률을 결정하고, 상기 결정 경계들의 분포 확률에 기초하여, 상기 제1 결정 경계 집합을 결정하는 데이터 추출 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 추출된 데이터에 기초하여, 상기 딥러닝 모델을 재학습 시키는, 데이터 추출 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 결정 경계들 중, 분포 확률이 임계치 이상인 결정 경계들을 상기 제1 결정 경계 집합으로 결정하는, 데이터 추출 장치
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제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 결정 경계들의 베르누이(Bernoulli) 파라미터를 결정하는, 데이터 추출 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는상기 타겟 레이어에 대응하는 손실 함수에 기초하여, 상기 베르누이 파라미터를 결정하는, 데이터 추출 장치
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제13항에 있어서,상기 프로세서는상기 결정 영역을 제한(constraint) 조건으로 갖는 RRT(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘에 기초하여 상기 데이터를 추출하는, 데이터 추출 장치
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