최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
---|---|
연구책임자 | Myunghee Cho Paik |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100000674 |
과제고유번호 | 1711090261 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-05 |
키워드 | 심화학습.합성곱 신경망 모형.의료영상.분류.의미론적 분할.결측자료분석.반복측정자료분석.준지도학습.능동적학습. |
□ 연구개요
본 연구진은 합성곱 신경망(convolutional neural network; CNN)기반의 분류(classification) 및 분할(segmentation) 과정에 대한 통계적 접근이 많이 이루어지지 않았다는 점에 착안하여 CNN 모형을 고차원 예측변수를 이용한 이항 회귀(binary regression) 혹은 다항 회귀(multinomial regression) 모형으로 해석하는 통계적 연구를 수행하고자 한다. CNN 모형을 통계적으로 재해석하여 성능을 향상시키는 방법을 연구했다. Aim 1~5까지 5개의
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.