2018_05_30 개발일지

2018-05-30 개발일지

• 작성자 : 박상민
• 작성일 : 2018/05/30

개발 내용

• 새로운 모델의 구조를 적용하여 더 좋은 결과를 얻으려고 하였으나, 1차적으로는 실패한 것 같습니다. 처음 완성했던 구조를 이용해 학습을 해보니, 좋은 결과가 나왔습니다. 게다가 데이터가 더 많아지다보니 데이터가 적을 때 11000 epoch을 했을 때 generate되는 이미지가 현재는 3500 epoch에서 나오게 되는 것 같습니다.(주관적인 판단입니다.) 무엇보다 좋은 점은 GAN모델이 계속해서 epoch을 돌리더라도 G와 D모델이 학습이 안되고, G모델의 loss가 발산하는 현상을 거의 없어졌다고 보고 있습니다. 즉 지난번 개발일지에 썼던 일정 epoch이 지나면 서로 학습이 안되는 상황은 현재까지 발견되지 않았습니다.

• 현재 모델(V.1)의 문제점은 학습 속도가 굉장히 느리다는 겁니다. 새롭게 만든 모델구조(V.2)의 경우 학습속도가 굉장히 빨랐지만 V.1은 V.2에 비해 최대 10배정도가 느립니다. 현재로서는 큰 어려운점은 없습니다. GPU서버를 이용해서 학습을 하고 있기 때문에 괜찮지만, 빠른 결과를 볼 수 없는 문제점은 있습니다. 이 문제점은 추후에는 분명히 고쳐져야 될 문제입니다. 추후 모델이 실생활에 적용될 때 가볍게 만들어야 되기 떄문에 추후에는 모델을 가볍게 하는 작업도 진행될 것 같습니다.

• 데이터의 다양성과 양에 대해서 확실하게 느꼈습니다. 데이터가 굉장히 적을 때 발견되는 문제점들이 데이터가 많아지고, 다양해지다보니 어느정도 해결되는 모습이 보입니다. 아직까지는 문제가 완전히 해결되었다고는 할 수 없겠지만, 어느정도는 해결되었으며, 충분히 극복할 수 있다고 생각합니다.

• MYO data를 새롭게 전처리 하고 있습니다. 현재까지 데이터의 특성을 파악하지 못한상태로 전처리 한 것을 인지했으며, EMG 데이터의 경우 16 channel이 아니라 8 channel이었으며, 동시간대의 타임스탬프에 나오는 값은 진폭의 최대, 최소값을 표현한 것 이었습니다. 즉 지금까지 데이터의 특성을 파악하지 못한 채 전처리를 진행해서 굉장히 안타까운 마음이 듭니다.

• MYO data와 관련해서는 이수민 팀원이 전담해서 하고 있으므로 관련된 일지가 추후 업데이트될 예정입니다.

• MYO data와 GAN모델이 어느정도 완성되고, 안정화가 되면 이제는 emg data를 실제로 GAN모델에 넣어보는 작업을 진행할 예정입니다. 추후 일지를 올리겠습니다.

회고

• 6월 28일날 UST에서 인스페이스 김태영 CTO님이 딥러닝 세미나를 개최하십니다. 저도 저희 팀원들과 함께 세미나 발표자로서 이 프로젝트에 대해서 발표하고, 그동안 삽질(?)한 것들에 대해서 소개해 드리고자 합니다. 아직 엄청난 결과가 나오지는 않았지만 남은 1달 열심히 준비하고, 진행할 것 입니다.