| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2021년 봄 (04/21 ~ 04/23, 부산 BEXCO) |
| 권호 |
27권 1호, p.289 |
| 발표분야 |
공정시스템 |
| 제목 |
K 겹 교차검증을 통한2,3-BDO 생산온도 예측모델의 초매개변수 조정 |
| 초록 |
인공신경망 기반 예측 모델의 성능은 모델 학습을 위한 초매개변수 설정에 따라 달라진다. 모델을 학습할 때 고정된 훈련 데이터를 사용할 경우 훈련된 데이터에 대해서만 성능이 높아지는 과적합 (Overfitting)이 일어날 수 있다. 이를 해결하기 위해 훈련 데이터를 바꿔가며 훈련하는 교차 검증을 이용하면 모델의 일반화 성능을 높일 수 있다. 본 연구에서는 K 겹 교차검증을 이용하여 2,3-BDO 생산 온도 예측 모델의 적절한 초매개변수를 도출하고자 하였다. K 겹 교차검증은 훈련 데이터를 K 개의 그룹으로 나누어 한 개를 검증 데이터로 두고 모든 경우에 대해 교차 훈련 및 검증을 하는 방법이다. 본 연구에서는 학습 데이터를 5개의 그룹으로 분할하여 K 겹 교차검증을 수행하였다. 최적의 초매개변수를 도출하기 위해 배치 개수, 반복 횟수에 대한 사례연구를 실시하였다. 최종적으로 예측 모델에 적절한 초매개변수는 배치 개수 128개와 반복 횟수 100회로 도출되었다. |
| 저자 |
안나현1, 최영렬1, 임종구2, 전상준2, 한인수2, 문일3, 조형태1, 김정환1
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| 소속 |
1한국생산기술(연), 2GS칼텍스주식회사, 3연세대 |
| 키워드 |
인공지능 기반 공정기술 |
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| 원문파일 |
초록 보기 |
