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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
趙南熏 (숭실대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제57권 제11호
발행연도
2008.11
수록면
2,095 - 2,101 (7page)

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In this paper, we consider a performance improvement of neural network for predicting defect size of steam generator tube using early stopping. Usually, neural network is trained until MSE becomes less than a prescribed error goal. The smaller the error goal, the greater the prediction performance for the trained data. However, as the error goal is decreased, an over-fitting is likely to start during supervised training of a neural network, which usually deteriorates the generalization performance. We propose that, for the prediction of an axisymmetric defect size, early stopping can be used to avoid the over-fitting. Through various experiments on the axisymmetric defect samples, we found that the difference between the prediction error of neural network based on early stopping and that of ideal neural network is reasonably small. This indicates that the error goal used for neural network training for the prediction of defect size can be efficiently selected by early stopping.

목차

Abstract
1. 서론
2. 축대칭 결함 및 특징추출
3. 신경회로망 예측시스템과 조기 학습정지 전략
4. 컴퓨터 모의실험
5. 결론
감사의 글
참고문헌
저자소개

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-019088191