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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 803 - 811 (9page)
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This paper proposes an image classification algorithm that transforms the number of convolution layers in the residual block of ResNet, CNN"s representative method. The proposed method modified the structure of 34/50 layer of ResNet structure. First, we analyzed the performance of small and many convolution layers for the structure consisting of only shortcut and 3 × 3 convolution layers for 34 and 50 layers. And then the performance was analyzed in the case of small and many cases of convolutional layers for the bottleneck structure of 50 layers. By applying the results, the best classification method in the residual block was applied to construct a 34-layer simple structure and a 50-layer bottleneck image classification model. To evaluate the performance of the proposed image classification model, the results were analyzed by applying to the cifar10 dataset. The proposed 34-layer simple structure and 50-layer bottleneck showed improved performance over the ResNet-110 and Densnet-40 models.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. ResNet
3. 컨블루션 레이어의 증가를 이용한 변형된 잔차블록 및 병목블록 구조
4. 변형된 잔차블록을 이용한 CNN
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Y.L. Cun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-based Learning Applied to Document Recognition,” Proceeding of the IEEE, pp. 2278-2324, 1989.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition,” Proceeding of the International Conference on Learning Representations, pp. 1-14, 2015.
S. Hochereiter, “The Vanishing Gradient Problem During Learning Recurrent Neural Nets and Problem Solutions,” International Journal of Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge- Based Systems, Vol. 6, No. 2, pp. 107-115, 1998.
X. Glorot and Y. Bengio, “Understanding the Difficulty of Training Deep Feed Forward Neural Networks,” Proceedings of the 13th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, pp. 249-256, 2010.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-level Performance on Imagenet Classification,” Proceedings of the International Conference on Computer Vision, pp. 1026-1034, 2015.
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