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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 1,172 - 1,175 (4page)
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In this paper, we propose a convolution neural network structure optimized for facial recognition.
We optimized the structure of the hidden layer to reduce the amount of learning computation, and as a result, the learning speed was improved. In addition, we improved the emotional recognition accuracy through learning parameters and data argumentation. As a result of the final learning experiment, the predicated rate was 84.9% and the learning speed was improved compared to VGG network [1].
We optimized the structure of the hidden layer to reduce the amount of learning computation, and as a result, the learning speed was improved. In addition, we improved the emotional recognition accuracy through learning parameters and data argumentation. As a result of the final learning experiment, the predicated rate was 84.9% and the learning speed was improved compared to VGG network [1].
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결론
참고문헌
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