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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,166 - 1,173 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.7.1166
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본 논문은 딥러닝과 같은 기계학습 시 방대한 양의 학습용 데이터셋이 필요한 상황에서 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)과 선형 판별 분석을 통한 적절한 데이터셋의 생성 및 선별 기법을 제안한다. 생성적 적대 신경망으로 생성한 유사 가짜 이미지와 실제의 데이터셋의 이미지를 통합한 데이터셋에서 GSVD 기반 선형 판별 분석 (Linear Discriminant Analysis, LDA)을 통해 축소된 차원에서 통합 데이터셋 중 훈련에 활용할 데이터들을 클러스터 간 거리에 기반한 다양한 기준으로 선별하였다. 선별 기준에 따른 성능 검증을 위해 문자 인식을 위한 심층 신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 구성하여 선별된 데이터셋을 활용하여 훈련하여 문자 인식 정확도를 비교하였으며, 축소된 차원에서의 데이터셋 선별 기준의 유효성을 검증하였다. 제안한 최적 학습 데이터셋 선별 선처리 기법은 GAN을 통한 훈련용 데이터 제작 및 딥러닝 등의 학습을 진행할 때 효율적인 학습 데이터셋의 선별 방식 선정에 대한 지표가 될 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문자 인식용 DNN 및 GAN 모델
Ⅲ. 데이터 선처리 시 선형 판별 분석
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
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Andrew Ng, “Machine Learning Yearning: Technical Strategy for AI Engineers, In the Era of Deep Learning,” 2018.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville. “Deep Learning,” MIT Press, 2016.
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville and Y. Bengio, “Generative Adversarial Nets,” NIPS, Jun. 2014.
F. H. K. S. Tanaka and C. Aranha, “Data Augmentation with Using GANs,” arXiv:1904. 09135v1, Apr. 2019.
V. B. Semwal, K. Mondal, and G. C. Nandi, “Robust and accurate feature selection for humaniod push recovery and classification: Deep learning approach,” Neural Computing & Applications, vol. 28, pp. 565-574, 2017.
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I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville and Y. Bengio, “Generative Adversarial Nets,” NIPS, Jun. 2014.
F. H. K. S. Tanaka and C. Aranha, “Data Augmentation with Using GANs,” arXiv:1904. 09135v1, Apr. 2019.
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