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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 1,153 - 1,160 (8page)
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본 논문에서는 CNN의 컨볼루션 레이어 개수 및 커널의 크기와 개수가 CNN에 어떠한 영향을 끼치는지 실험을 통해 알아보기 위해 진행하였다. 또한 분석을 위해 일반적인 CNN도 실험하여 실험에 사용된 CNN과 비교하였다. 분석에 사용될 신경망들은 CNN을 기반으로 하며 각각의 실험모델들은 레이어 개수, 커널의 크기 및 개수를 일정한 값으로 고정해 실험을 진행하였다. 모든 실험에는 2계층의 완전연결계층을 고정으로 사용하였다. 다른 변수들은 모두 동일한 값을 주어 실험하였다. 분석결과 레이어의 수가 작을 경우 커널의 크기 및 개수와 상관없이 데이터의 분산 값이 작아 견고한 정확도를 보여주었다. 레이어의 수가 커질수록 정확도도 증가됐으나 일정 수치 이상부턴 오히려 정확도가 내려갔으며 분산 값도 커져 정확도 편차가 크게 나타났다. 커널의 개수는 다른 변수보다 학습속도에 큰 영향을 끼쳤다.
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정석환 / 2018 / DNN을 이용한 오디오 이벤트 검출 성능 비교 / 한국전자통신학회 논문지 13(3):571~578
A. Krizhevsky / 2012 / Neural Information Processing Systems
K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / The International Conference on Learning Representations
M. Zeiler / 2014 / Visualizing and understanding convolutional neural networks / European Conference on Computer Vision :818~833
C. Szegedy / 2015 / Computer Vision and Pattern Recognition
A. Krizhevsky / 2012 / Neural Information Processing Systems
K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / The International Conference on Learning Representations
M. Zeiler / 2014 / Visualizing and understanding convolutional neural networks / European Conference on Computer Vision :818~833
C. Szegedy / 2015 / Computer Vision and Pattern Recognition
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