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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 11 - 14 (4page)
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The aim of this study is to rectify the misclassified image features and enhance the performance of image classification tasks by incorporating a channel-coding technique, widely used in telecommunication. Specifically, the proposed algorithm employs the error-correcting mechanism of convolutional coding combined with the convolutional neural networks (CNNs) that are the state-of-the-arts image classifiers. We develop an encoder and a decoder to employ the error-correcting capability of the convolutional coding. In the encoder, the label values of the image data are converted to convolutional codes that are used as target outputs of the CNN, and the network is trained to minimize the Euclidean distance between the target output codes and the actual output codes. In order to correct misclassified features, the outputs of the network are decoded through the trellis structure with Viterbi algorithm before determining the final prediction. This paper demonstrates that the proposed architecture advances the performance of the neural networks compared to the traditional one-hot encoding method.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Algorithm
3. Results and Discussion
4. Conclusion
5. References
참고문헌 (0)
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-000059451