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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 71 - 74 (4page)
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합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)에서 사용되는 대표적인 다운샘플링 (Downsampling) 방법으로는 최대 풀링 (Max pooling), 평균 풀링 (Average pooling)과 같은 방법과 합성곱 신경망의 Stride 값 변화 등이 있다. 그러나, 서로 다른 다운샘플링 방법들이 존재함에도 불구하고, 가장 효과적인 다운샘플링 방법에 대한 체계적인 연구가 많지 않았다. 본 논문에서는 최대 풀링, 평균 풀링, Stride 값 변화 등 총 3가지를 비교하여 각각의 방법으로 모델을 학습하고 평가하였다. 평가를 위해 손실(Loss), 정확도(Accuracy), F1-Score 등의 성능지표를 통해 다운 샘플링 방법들을 비교하였다. 비교에 사용된 모델들은 기본적으로 Cifar-10 데이터셋을 학습한 합성곱 신경망 모델들로, 실험 결과 Max pooling 방식, Stride 변화 방식 2, Average pooling, Stride 변화 방식 1의 순서로 정확도 등 전체적인 성능지표가 높게 나았다. 본 연구의 다 운샘플링에 대한 분석 결과는 정확한 모델 학습을 위한 향후 연구 방향에 기여할 것으로 기대한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
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