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저자정보
신영미 (경성대학교) 장수지 (경성대학교) 박장식 (경성대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2019 제34회 제어로봇시스템학회 학술대회
발행연도
2019.5
수록면
361 - 364 (4page)

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In this paper, it is applied leaky ReLU activation function of deep learning to improve the performance of facial expression recognition. Leaky ReLU can overcome the disadvantage of ReLU that the gradient becomes 0 as input is less than 0. It is analyzed the performances for facial expression recognition according to activation function. As simulation results, it is shown that the performance improvement of 2.64% is achieved when leak ReLU activation is used rather than the ReLU function.
#Activation function #CNN #Deep-Learning #Facial expression recognition

목차

Abstract
1. 서론
2. 표정 인식 구성도
3. 신경회로망의 활성함수
4. 실험 결과 및 검토
4. 결론
참고문헌

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