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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
공나영 (전주대학교) 고선우 (전주대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
616 - 625 (10page)

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심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함 수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
#심층신경망 #분류 #파라메트릭 활성함수 #역전파 #학습 #Deep Neural Network #Classification #Parametric Activation Function #Backpropagation #Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 연구에서 활성함수의 의미
Ⅲ. 활성함수의 일반화와 파라메트릭 활성함수
Ⅳ. 파라메트릭 활성함수의 성능실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

참고문헌 (15)

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Stephen I. Gallant / 1990 / Perceptron-Based Learning Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 1(2) google schola Kevin P. Murphy / 2012 / Machine Learning: A Probabilistic Perspective / The MIT Press google schola Nello Cristianini / 2000 / An introduction to Support Vector Machines:and other kernel-based learning methods / Cambridge University Press google schola Charu C. Aggarwal / 2018 / Neural Networks and Deep Learning: A Textbook / Springer International Publishing AG google schola Leonid Datta / 2020 / A Survey on Activation Functions and their relation with Xavier and He Normal Initialization google schola

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