CWN(CHANGE WITH NEWS) - MIT·하버드대학교, 뉴럴 네트워크 신뢰도 측정 시스템 개발

테크 분야에 관심이 있다면, 누구나 '딥러닝', '뉴럴 네트워크'에 대해 들어본 적이 있을 것이다. 딥러닝 뉴럴 네트워크는 자율 주행차 운행부터 의료 진단까지 다양한 분야에 활용된다. 대규모 복잡한 데이터세트의 형태 인식 능력을 바탕으로 결정을 내리는 데 뛰어난 능력을 지닌 덕분이다.

그러나 간혹 뉴럴 네트워크의 정확도에 대한 의문이 제기되는 경우가 있다. 뉴럴 네트워크가 항상 100% 정확한 정보 분석 활동을 하는 것이 아니기 때문이다. 앞으로는 이러한 의문이 어느 정도 해소될 것으로 보인다.

뉴럴 네트워크 신뢰도 측정한다
미국 온라인 테크 매체 슬래시기어의 보도에 따르면, MIT와 하버드대학교 연구진이 뉴럴 네트워크의 신뢰도를 측정할 수 있는 시스템을 개발했다.

뉴럴 네트워크는 99%의 확률로 문제에 대한 답을 알고 있지만, 간혹 불확실한 때도 있다.

이에, 연구진이 새로운 시스템을 개발했다. 의사 결정을 산출하는 생산량이 증가한 시스템이다. 또한, 네트워크의 결정을 지지하는 증거를 포착하는 새로운 확률론적 배포를 진행하는 방식으로 설계됐다.

연구진은 이 과정에서 컴퓨터 비전 작업을 사용해 시스템을 실험했다. 이 과정에서 연구진은 쌍안경 색상과 각 픽셀의 거릿값을 측정하도록 뉴럴 네트워크를 훈련했다. 이때, 새로운 네트워크의 성능이 기존의 모델과 같은 것으로 확인됐다. 여기에 불확실성을 측정할 수 있는 능력이 추가됐다.

이번 연구에 참여한 박사 과정을 이수 중인 MIT 재학생 알렉산더 애미니(Alexander Amini)는 "학습된 모델의 불확실성을 예측해, 각 모델의 오류가 얼마나 되는지 확인할 수 있다. 또한, 모델의 오류를 개선하기 위해 데이터가 간과한 부분도 확인할 수 있다"라고 설명했다.

뉴럴 네트워크, 가격은 낮아지고 속도는 빨라진다!
한편, 연구진은 뉴럴 네트워크의 신뢰도와 함께 데이터를 통해 뉴럴 네트워크를 빠르게 생성할 방법도 개발했다.

현재 뉴럴 네트워크의 불확실성 때문에 컴퓨터 계산 측면에서 비용이 매우 비싸며, 두 번째 의사 결정을 내리는 속도가 매우 느리다. 그러나 뉴럴 네트워크 대량 생산과 함께 비용 문제도 해결하고, 계산 결과가 향상됨과 동시에 의사 결정 속도 문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다.

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