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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,142 - 1,149 (8page)
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Recently, computer vision application is increasing by using CNN which is one of the deep learning algorithms. However, CNN does not provide perfect classification performance due to gradient vanishing problem. Most of CNN algorithms use an activation function called ReLU to mitigate the gradient vanishing problem. In this study, four activation functions that can replace ReLU were applied to four different structural networks. Experimental results show that ReLU has the lowest performance in accuracy, loss rate, and speed of initial learning convergence from 20 experiments. It is concluded that the optimal activation function varied from network to network but the four activation functions were higher than ReLU.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 학습 데이터베이스 및 실험을 위한 환경 구성
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
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