국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: Loss 피드백 기반 적응형 딥러닝 최적화 프레임워크 개발 · 예산사업명: 개인기초연구(과기정통부) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2030-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 국립금오공과대학교 · 연구책임자: 정재진 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 64,509,000원 ■ 한글키워드 · 딥러닝 최적화, 적응형 학습률, 손실 피드백 ■ 영문키워드 · Deep Learning Optimization, Adaptive Learning Rate, Loss Feedback ■ 연구내용 [1단계, 1·2차년도] 분류·회귀에 모두 안정 작동하는 외부 플러그인형 Loss Scheduler를 개발한다. 핵심 기법은 '감소 가능한 Loss 중 남은 비율'을 계산하는 스케일 불변 이중 앵커 정규화이며, 하한 추정에는 선행 연구의 Prior-free 잡음 분산 추정 이론을 신호처리… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710114658 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710114658 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.