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학술대회자료
저자정보
김무성 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.6
수록면
24 - 25 (2page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

딥러닝을 활용한 다중 레이블 분류 방법론
김무성 비즈니스IT 2022.01 학위논문

2021

다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론
김무성 ,  김남규 지능정보연구 2021.09 학술저널
다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론
김무성 ,  김남규 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 하나의 데이터가 복수의 정답을 갖는 다중 레이블 분류에 딥 러닝 기술을 적용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10588073');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Deep Learning #Multi-Label Classification #Label Embedding #AutoEncoder #Skip-Connection

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