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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 441 - 449 (9page)
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Deep learning has been used for various processing centered on image recognition. One core algorithms of the deep learning, convolutional neural network is an deep neural network that specialized in image recognition. In this paper, we use a convolutional neural network to classify forest insects and propose an optimization method. Experiments were carried out by combining two weight initialization and six parameter update methods. As a result, the Xavier-SGD method showed the highest performance with an accuracy of 82.53% in the 12 different combinations of experiments. Through this, the latest learning algorithms, which complement the disadvantages of the previous parameter update method, we conclude that it can not lead to higher performance than existing methods in all application environments.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 곤충 학습 데이터베이스 및 실험 환경 구성
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - L. Yann / 2015 / Deep Learning / Nature 521 (7553) : 436 ~ 444
[학술지(정기간행물)] - A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Neural Information Processing Systems 1 (6) : 1097 ~ 1105
[학술대회논문] - Y. Lin / 2011 / Large-Scale Image Classification: Fast Feature Extraction and SVM Training / Proceeding of 2011 IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1689 ~ 1696
[학술대회논문] - J. Sanchez / 2010 / Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification / Proceedings of the 11th European Conference on Computer Vision : 143 ~ 156
[학술대회논문] - ] Y. Lecun / 1998 / Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition / Proceeding of The IEEE 86 (11) : 2278 ~ 2324
[학술지(정기간행물)] - A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Neural Information Processing Systems 1 (6) : 1097 ~ 1105
[학술대회논문] - Y. Lin / 2011 / Large-Scale Image Classification: Fast Feature Extraction and SVM Training / Proceeding of 2011 IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1689 ~ 1696
[학술대회논문] - J. Sanchez / 2010 / Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification / Proceedings of the 11th European Conference on Computer Vision : 143 ~ 156
[학술대회논문] - ] Y. Lecun / 1998 / Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition / Proceeding of The IEEE 86 (11) : 2278 ~ 2324
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