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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 27 - 35 (9page)
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본 연구에서는 레이블 임베딩의 분포를 반영하는 딥러닝 모형을 위한 새로운 스태킹 앙상블 방법론을 제안하였다. 제안된 앙상블 방법론은 기본 딥러닝 분류기를 학습하는 과정과 학습된 모형으로 부터 얻어진 레이블 임베딩을 이용한 군집화 결과로부터 소분류기들을 학습하는 과정으로 이루어져 있다. 본 방법론은 주어진 다중 분류 문제를 군집화 결과를 활용하여 소 문제들로 나누는 것을 기본으로 한다. 군집화에 사용되는 레이블 임베딩은 처음 학습한 기본 딥러닝 분류기의 마지막 층의 가중치로부터 얻어질 수 있다. 군집화 결과를 기반으로 군집화 내의 클래스들을 분류하는 소분류기들을 군집의 수만큼 구축하여 학습한다. 실험 결과 기본 분류기로부터의 레이블 임베딩이 클래스 간의 관계를 잘 반영한다는 것을 확인하였고, 이를 기반으로 한 앙상블 방법론이 CIFAR 100 데이터에 대해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
M. Paz Sesmero / 2020 / CCE: An ensemble architecture based on coupled ANN for solving multiclass problems / Information Fusion 58:132~152
S. Park / 2017 / Inductive ensemble clustering using kernel support matching / Electronics Letters 53(25):1625~1626
Sun, Xu / 2017 / Label embedding network: Learning label representation for soft training of deep networks / arXiv preprint arXiv:1710.10393
Sellah, Smail / 2020 / Label Clustering for a Novel Problem Transformation in Multi-label Classification / J. UCS 26(1):71~88
Tao, Sean / 2019 / Internatio nal Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science / Springer
S. Park / 2017 / Inductive ensemble clustering using kernel support matching / Electronics Letters 53(25):1625~1626
Sun, Xu / 2017 / Label embedding network: Learning label representation for soft training of deep networks / arXiv preprint arXiv:1710.10393
Sellah, Smail / 2020 / Label Clustering for a Novel Problem Transformation in Multi-label Classification / J. UCS 26(1):71~88
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