맨해튼 거리와 체비쇼프 거리를 활용한 클러스터링 기반 자기 지도 학습을 통한 이미지 표현 학습의 향상

Q: 이 논문에서 정의한 CoKe(Online Constrained K-means)란 무엇인가?

온라인 클러스터링 방식을 활용하여 비지도 표현 학습을 수행하는 모델이다. 레이블이 없는 대규모 데이터를 사용하여 이미지의 특징을 추출하고, 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 이미지 표현 학습을 가능하게 하는 알고리즘이다.

Q: 클러스터링 기반 자기 지도 학습에서 거리 측정 방식의 변경이 이미지 분류 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 기존 유클리드 거리 대신 맨해튼 거리와 체비쇼프 거리를 활용했을 때 이미지 분류 정확도가 향상되었다. 특히 이상치의 영향력을 줄여 클러스터링의 안정성을 확보함으로써 희소성 데이터 환경에서 더욱 효과적인 성능을 나타냈다.

임지우; 김도훈; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 임지우 (수원대학교) 김도훈 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,708 - 1,710 (3page)

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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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