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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
민정원 (LG전자) 강동중 (부산대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
98 - 107 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

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골 성숙도 판별을 위한 심층 메타 학습 기반의 분류 문제 학습 방법
민정원 ,  강동중 멀티미디어학회논문지 2018.02 학술저널
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2017

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민정원 ,  박종현 ,  강동중 정보 및 제어 논문집 2017.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose a method to classify the skeletal maturity with a small amount of hand wrist X-ray image using deep learning-based meta-learning. General deep-learning techniques require large amounts of data, but in many cases, these data sets are not available for practical application. Lack of learning data is usually solved through transfer learning using pre-trained models with large data sets. However, transfer learning performance may be degraded due to over fitting for unknown new task with small data, which results in poor generalization capability. In addition, medical images require high cost resources such as a professional manpower and mcuh time to obtain labeled data. Therefore, in this paper, we use meta-learning that can classify using only a small amount of new data by pre-trained models trained with various learning tasks. First, we train the meta-model by using a separate data set composed of various learning tasks. The network learns to classify the bone maturity using the bone maturity data composed of the radiographs of the wrist. Then, we compare the results of the classification using the conventional learning algorithm with the results of the meta learning by the same number of learning data sets.
#Meta Learning #Skeletal Maturity Indicator #Classification

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 심층 메타 학습
3. 수완부의 메타학습
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

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