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하나 이상의 프로세서들;메모리; 및하나 이상의 프로그램들을 포함하고,상기 하나 이상의 프로그램들은 상기 메모리에 저장되고, 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며,상기 하나 이상의 프로그램들은,머신 학습 문제를 해결하기 위한 복수의 후보 신경망들을 포함하는 신경망 세트를 획득하기 위한 명령;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망에 대한 기 설정된 복수의 지표들을 산출하기 위한 명령;상기 각각의 후보 신경망에 대하여 상기 산출된 복수의 지표들을 기반으로 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위한 명령; 및상기 산출된 융합 지표를 기반으로 상기 신경망 세트에서 최종 신경망을 선택하기 위한 명령을 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 1에 있어서,상기 기 설정된 복수의 지표들은,상기 머신 학습 문제에 대한 상기 후보 신경망의 강인성(Robustness against perturbation) 지표, 일반화 가능성(Generalization) 지표, 표현성(Expressivity) 지표 및 훈련 가능성(Trainability) 지표를 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 2에 있어서,상기 기 설정된 복수의 지표들을 산출하기 위한 명령은,상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 강인성을 나타내는 상기 강인성 지표를 산출하기 위한 명령;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 일반화 가능성을 나타내는 상기 일반화 가능성 지표를 산출하기 위한 명령;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 표현성을 나타내는 상기 표현성 지표를 산출하기 위한 명령; 및상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 훈련 가능성을 나타내는 상기 훈련 가능성 지표를 산출하기 위한 명령을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 1에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위한 명령은,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 상기 산출된 복수의 지표들 및 기 결정된 가중치를 기반으로 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위한 명령을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치
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청구항 4에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위한 명령은,하기 수식을 이용하여 산출되는, 컴퓨팅 장치
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6
청구항 4에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위한 명령은,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 산출된 임의의 융합 지표 및 상기 각각의 후보 신경망에 대한 정확도를 기반으로 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값이 최소가 되도록 하는 상기 임의의 가중치 값을 추출하여 가중치로 결정하기 위한 명령을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치
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7
청구항 6에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위한 명령은,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 임의의 가중치를 부여하여 상기 각각의 후보 신경망에 대한 임의의 융합 지표를 산출하기 위한 명령;상기 산출된 각각의 후보 신경망에 대한 임의의 융합 지표 및 상기 각각의 후보 신경망에 대한 정확도를 기반으로 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값을 산출하기 위한 명령; 및상기 임의의 가중치를 변경하면서 확률적 경사 하강법을 이용하여 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값이 최소가 되도록 하는 상기 임의의 가중치 값을 추출하여 가중치로 결정하기 위한 명령을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치
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하나 이상의 프로세서들, 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 인공신경망 탐지 방법으로서,머신 학습 문제를 해결하기 위한 복수의 후보 신경망들을 포함하는 신경망 세트를 획득하는 단계;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망에 대한 기 설정된 복수의 지표들을 산출하는 단계;상기 각각의 후보 신경망에 대하여 상기 산출된 복수의 지표들을 기반으로 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하는 단계; 및상기 산출된 융합 지표를 기반으로 상기 신경망 세트에서 최종 신경망을 선택하는 단계를 포함하는, 인공신경망 탐지 방법
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청구항 8에 있어서,상기 기 설정된 복수의 지표들은,상기 머신 학습 문제에 대한 상기 후보 신경망의 강인성(Robustness against perturbation) 지표, 일반화 가능성(Generalization) 지표, 표현성(Expressivity) 지표 및 훈련 가능성(Trainability) 지표를 포함하는, 인공신경망 탐지 방법
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청구항 9에 있어서,상기 기 설정된 복수의 지표들을 산출하는 단계는,상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 강인성을 나타내는 상기 강인성 지표를 산출하는 단계;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 일반화 가능성을 나타내는 상기 일반화 가능성 지표를 산출하는 단계;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 표현성을 나타내는 상기 표현성 지표를 산출하는 단계; 및상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망의 훈련 가능성을 나타내는 상기 훈련 가능성 지표를 산출하는 단계를 더 포함하는, 인공신경망 탐지 방법
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청구항 8에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하는 단계는,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 상기 산출된 복수의 지표들 및 기 결정된 가중치를 기반으로 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하는 단계를 더 포함하는, 인공신경망 탐지 방법
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청구항 11에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하는 단계는,하기 수식을 이용하여 산출되는, 인공신경망 탐지 방법
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13
청구항 11에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하는 단계는,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 산출된 임의의 융합 지표 및 상기 각각의 후보 신경망에 대한 정확도를 기반으로 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값이 최소가 되도록 하는 상기 임의의 가중치 값을 추출하여 가중치로 결정하는 단계를 더 포함하는, 인공신경망 탐지 방법
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청구항 13에 있어서,상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하는 단계는,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 임의의 가중치를 부여하여 상기 각각의 후보 신경망에 대한 임의의 융합 지표를 산출하는 단계;상기 산출된 각각의 후보 신경망에 대한 임의의 융합 지표 및 상기 각각의 후보 신경망에 대한 정확도를 기반으로 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값을 산출하는 단계; 및상기 임의의 가중치를 변경하면서 확률적 경사 하강법을 이용하여 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값이 최소가 되도록 하는 상기 임의의 가중치 값을 추출하여 가중치로 결정하는 단계를 더 포함하는, 인공신경망 탐지 방법
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비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 명령어들을 포함하고, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서들을 갖는 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금, 머신 학습 문제를 해결하기 위한 복수의 후보 신경망들을 포함하는 신경망 세트를 획득하고;상기 신경망 세트에 포함된 각각의 후보 신경망에 대한 기 설정된 복수의 지표들을 산출하고;상기 각각의 후보 신경망에 대하여 상기 산출된 복수의 지표들을 기반으로 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하고; 그리고상기 산출된 융합 지표를 기반으로 상기 신경망 세트에서 최종 신경망을 선택하도록 하는, 컴퓨터 프로그램
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청구항 15에 있어서,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위하여, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 상기 산출된 복수의 지표들 및 기 결정된 가중치를 기반으로 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하도록 하는, 컴퓨터 프로그램
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청구항 16에 있어서,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위하여, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금,하기 수식을 이용하여 산출되는, 컴퓨터 프로그램
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청구항 16에 있어서,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위하여, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 산출된 임의의 융합 지표 및 상기 각각의 후보 신경망에 대한 정확도를 기반으로 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값이 최소가 되도록 하는 상기 임의의 가중치 값을 추출하여 가중치로 결정하도록 하는, 컴퓨터 프로그램
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청구항 18에 있어서,상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 각각의 후보 신경망에 대한 융합 지표를 산출하기 위하여, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금,상기 각각의 후보 신경망에 대하여 임의의 가중치를 부여하여 상기 각각의 후보 신경망에 대한 임의의 융합 지표를 산출하고;상기 산출된 각각의 후보 신경망에 대한 임의의 융합 지표 및 상기 각각의 후보 신경망에 대한 정확도를 기반으로 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값을 산출하고; 그리고상기 임의의 가중치를 변경하면서 확률적 경사 하강법을 이용하여 상기 신경망 세트의 전체 손실 함수 값이 최소가 되도록 하는 상기 임의의 가중치 값을 추출하여 가중치로 결정하도록 하는, 컴퓨터 프로그램
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