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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.21 no.10, 2018년, pp.1142 - 1149
박성욱 (Dept. of Computer Eng., Sunchon National University) , 김도연 (Dept. of Computer Eng., Sunchon National University)
Recently, computer vision application is increasing by using CNN which is one of the deep learning algorithms. However, CNN does not provide perfect classification performance due to gradient vanishing problem. Most of CNN algorithms use an activation function called ReLU to mitigate the gradient va...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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분류란 무엇인가? | 패턴을 파악해 여러 클래스로 구분 짓는 작업을 분류라고 한다. ILSVRC는 이미지넷(ImageNet)[5]이 제공하는 1,000여 클래스로 분류된 100만 개의 이미지를 인식하여 그 정확도를 겨루는 대회이다. | |
컨벌루션 신경망의 성능이 저하되는 이유에는 어떤것이 있는가? | CNN 역시 완벽한 분류 성능은 내지 못한다. CNN의 성능이 저하되는 이유 중 하나는 기울기 소실(Gradient Vanishing)에 있다. 기울기 소실 문제를해결하기 위해, 활성 함수(Activation Function) 측면에서 정규화 선형 유닛(Rectified Linear Unit, ReLU)[7]이 등장하였지만 이 함수도 문제점은 존재한다. | |
CNN은 어떤 계층으로 구성되어 있는가? | CNN을 구성하고 있는 컨벌루션 계층(Convolution Layer), 풀링 계층(Pooling Layer) 그리고 완전연결 계층(Fully-Connected Layer)의 개념은 매우 간단하다. 컨벌루션 계층과 풀링 계층은 2차원 평면행렬에서 지정 영역의 값들을 단일값으로 압축하는 것이다. |
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