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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
567 - 569 (3page)

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본 논문은 신경망이 시각적으로 유사한 객체를 더욱 강건하게 분류할 수 있도록 클래스별 규제 엔트로피를 채택한 새로운 손실 함수를 제안한다. 이러한 객체는 종종 신경망 모델의 예측 신뢰도를 저하시킨다. 비록 교차 엔트로피 (Cross Entropy)로 학습된 모델은 일반적으로 잘 동작하지만, 교차 엔트로피는 시각적으로 유사한 서로 다른 클래스를 분류하는데 있어 불충분하다. 이는 교차 엔트로피는 오직 Ground Truth (GT) 클래스의 예측 확률만을 이용하고, 그 외의 네거티브 클래스의 예측 확률을 모델의 학습을 위해 유의미하게 ... 전체 초록 보기

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