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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오정수 (부경대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
1,516 - 1,522 (7page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.12.1516

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MNIST의 수기 숫자 데이터세트를 이용한 합성곱 신경망(CNN) 알고리즘은 학습된 숫자의 기울어짐 수준 정도로 기울어진 숫자에 대한 분류 성능은 매우 우수하나 학습된 숫자 기울어짐 수준보다 크게 기울어진 숫자에 대한 분류 성능은 급격하게 떨어진다. 본 논문은 숫자의 기울어짐에 따라 합성곱 신경망 알고리즘의 낮아지는 분류 성능을 확인하고 그들을 위한 간접 기울어짐 보정을 이용한 개선된 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 숫자의 기울어짐 보정 숫자 후보들을 구성하고 그들의 CNN 출력맵을 생성한다. 그리고 정자 숫자의 CNN 출력 특성과 부합되는 출력맵의 클래스를 입력 숫자의 클래스로 지정한다. 제안된 알고리즘은 CNN과 비교해 10o 이하로 기울어진 숫자들에 대해서는 분류 정확도가 1% 정도 감소했지만, 30o 이상 기울어진 숫자들에 대해서는 분류 정확도가 10%~69% 정도 증가하고 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 합성곱 신경망
Ⅲ. 기울어진 숫자에 대한 CNN 성능
Ⅳ. 제안된 알고리즘
Ⅴ. 성능 평가
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (8)

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