딥러닝 모델에서 증강 데이터를 활용한 선행 학습

Q: 이 논문에서 정의한 증강 데이터란 무엇인가?

증강 데이터는 데이터 수가 부족할 때, 기존 데이터를 변형 및 샘플링하여 새로운 데이터를 만드는 기법이다. 본 연구에서는 수치형 유전자 발현 데이터에 대해 통계적 방법(샘플링, 평균, 최빈값 등)을 활용하여 새로운 유전자 발현 데이터와 그 반응 변수를 생성하는 세 가지 방법을 제안한다.

Q: 증강 데이터를 활용한 딥러닝 선행 학습이 폐암 아종 분류 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 증강 데이터를 활용한 2단계 딥러닝 모델 학습 기법은 폐암 아종 분류 문제에서 분류 정확도를 향상하는 데 유효한 효과를 나타냈다. 증강 데이터로 선행 학습한 딥러닝 MLP 모델은 베이스라인 MLP 모델보다 약 1% 높은 88.32%의 정확도를 보였다.

김혁주; 방채영; 이동수; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김혁주 (수원대학교) 방채영 (수원대학교) 이동수 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 1,969 - 1,971 (3page)

이용수

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현대 사회에서 암은 사망 원인 1위에 해당하며, 암 치료제 개발을 위해서 기계학습 방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터에서 폐암의 아종을 분류하는 증강 데이터를 활용한 딥러닝 선행학습 기법을 개발하였다. 기존의 데이터를 조합하여 새로운 증강 데이터를 활용하는 것이 분류 모델의 정확도 향상의 핵심이다. 하지만 의료 분야에서는 데이터의 변형에 민 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-001867098

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대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
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상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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