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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2019 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.11 No.1
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 384 - 387 (4page)
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In this study, we study how to enhance data to perform deep learning using a small data set. Transfer learning refers to the use of Deep-Learning as a feature extractor and learning of other models with such extracted features. When you create a new model using the existing model, you have the advantage of speeding up the learning and increasing the prediction more. In this study, we apply a data augmentation technique that is used to solve the over sum problem that occurs after the transfer learning, and find a way to inflate the small data set itself and use it as learning data.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES
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