ScholarWorks@동국대학교

초록

본 발명에서는 레이블된 샘플에 기반한 표현 훈련 유도 (RT)와 S-T 구조, 그리고 표현 공간에서의 적대적 노이즈 (AN)를 활용하여 자가지도 학습 성능을 향상시키는 방법이다. 적대적 공격에 강한 가르침 모델을 통한 RT로, 학생 모델은 표현 공간에서 고밀도 클러스터링 결과를 도출할 수 있다. 이를 기반으로 제안된 AN은 클래스 부분 공간의 학습 가능한 분포를 성공적으로 확장시켰다.