최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기스마트미디어저널 = Smart media journal, v.8 no.2, 2019년, pp.39 - 45
서다솜 (전북대학교 컴퓨터공학부) , 오강한 (전북대학교 컴퓨터공학부) , 오일석 (전북대학교 컴퓨터공학부) , 유태웅 (전북대학교 컴퓨터공학부)
As deep learning has become popular, researches which can help explaining the prediction results also become important. Superpixel based multi-scale combining technique, which provides the advantage of visual pleasing by maintaining the shape of the object, has been recently proposed. Based on the p...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
예측 차이 기법은 무엇인가? | 예측 차이 (prediction difference) 접근방법은 이런 한계로부터 자유로우며 결과적으로 모델자유성(model-agnostic)이라는 중요한 성질을 만족한다. 예측 차이 기법은 특징 벡터의 예측 값과 특징 i가 없는 특징 벡터 예측 값 사이의 차를 계산하는 방법이다. 예측 차이 기법을 사용하기 위해서는 원본 특징 벡터로부터 특징 i를 제외하는 방법을 고안해야한다. | |
딥러닝의 예측에 대한 설명은 무엇에 중점을 두는가? | 딥러닝의 예측에 대한 설명은 네트워크 모델의 데이터 처리를 설명하거나 네트워크 모델의 데이터 표현을 설명하는데 중점을 둔다. 데이터 처리에 대한 설명은 "특정 입력이 특정 출력으로 이어지는 이유는 무엇입니까?"라는 질문에 대한 답이며 프로그램 실행 단계를 추적하는 것과 유사하다[6]. | |
슈퍼픽셀을 사용한 다중스케일 결합 기법은 어떻게 돌출맵을 구성하는가? | [12]는 예측 차이 원리에 기반을 두고 슈퍼픽셀을 사용한 다중스케일 결합 기법을 제안하였다. 이 기법은 슈퍼픽셀을 가리고 얻은 예측 결과와 원래 예측 결과의 차이를 보고 돌출맵을 구성한다. 이 방법은 입력 영상에 변화를 주었을 때 결과에 어떠한 변화가 발생하는지 측정하는 예측 차이(prediction difference) 기법을 사용한다. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.