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- Sim, Jae-Young
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.citation.conferencePlace | KO | - |
| dc.citation.title | 2016 년도 한국멀티미디어학회 추계학술발표대회 | - |
| dc.contributor.author | 이대식 | - |
| dc.contributor.author | 심재영 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-12-19T20:06:24Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-19T20:06:24Z | - |
| dc.date.created | 2016-12-22 | - |
| dc.date.issued | 2016-10-21 | - |
| dc.description.abstract | 뉴럴 네트워크에서 계층별 활성 함수를 거치면서 발생하는 vanishing gradient 문제를 해결하기 위하여 ReLU가 제안되어 다양한 딥 뉴럴 네트워크에 활용되었다. 이후 ReLU 함수의 특성을 개선한 LeakyReLU 및 PReLU와 같은 활성 함수가 연구되었다. 본 논문에서는 ReLU의 기울기를 최적화하는 딥 콘볼루션 뉴럴 네트워크를 위한 개선된 활성 함수를 제안한다. 실험 결과 CIFAR-100 Dataset의 영상 분류의 정확도가 기존 활성 함수 대비 향상됨을 확인한다. | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2016 년도 한국멀티미디어학회 추계학술발표대회 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/40768 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.publisher | 한국멀티미디어학회 | - |
| dc.title.alternative | Improved activation function of convolutional deep neural networks for image classification | - |
| dc.title | 영상 분류를 위한 콘볼루션 딥 뉴럴 네트워크의 활성 함수 개선 | - |
| dc.type | Conference Paper | - |
| dc.date.conferenceDate | 2016-10-21 | - |
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