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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 665 - 675 (11page)
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In this paper, we compare and analyze the classification performance of deep learning algorithm Convolutional Neural Network(CNN) ac cording to ensemble generation and combining techniques. We used several CNN models(VGG16, VGG19, DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201, ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152, GoogLeNet) to create 10 ensemble generation combinations and applied 6 combine techniques(average, weighted average, maximum, minimum, median, product) to the optimal combination. Experimental results, DenseNet169-VGG16-GoogLeNet combination in ensemble generation, and the product rule in ensemble combination showed the best performance. Based on this, it was concluded that ensemble in different models of high benchmarking scores is another way to get good results.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 앙상블 방법
3. 실험 데이터세트 구성 및 환경설정
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
L. Yann / 2015 / Deep Leaning / Nature 521(7553):436~444
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based Learning Applied to Document Recognition / Proceeding of The IEEE 86(11):2278~2324
K. He / 2015 / Deep Residual Learning for Image Recognition / arXiv, arXiv : 1512. 03385
S. W. Park / 2018 / A Study on Classification of Convolutional Neural Network using Ensemble Combining Technique / Proceeding of the Fall Conference of the Korea Multimedia Society :757
D. Ciresan / 2012 / Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification / Proceedings of the 25th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3642~3649
Y. Lecun / 1998 / Gradient-based Learning Applied to Document Recognition / Proceeding of The IEEE 86(11):2278~2324
K. He / 2015 / Deep Residual Learning for Image Recognition / arXiv, arXiv : 1512. 03385
S. W. Park / 2018 / A Study on Classification of Convolutional Neural Network using Ensemble Combining Technique / Proceeding of the Fall Conference of the Korea Multimedia Society :757
D. Ciresan / 2012 / Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification / Proceedings of the 25th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3642~3649
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