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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.7
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 774 - 780 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.7.774
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컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)는 이미지 인식을 비롯한 많은 애플리케이션에서 놀라운 성능을 보여주고 있다. CNN의 주요 요소 중 하나인 서브 샘플링은 효율적인 학습과 불변성에 중요한 역할을 하며, 일반적으로 최대풀링과 평균풀링이 많이 사용된다. 두 방법 외에도 기하 평균, 조화 평균 등과 같은 다른 풀링 유형들이 존재할 수 있다. 여러 풀링 유형들 중에 최적의 유형을 자동으로 찾기가 어렵기 때문에 특정 유형이 사전에 선택되어 사용되고 이는 주어진 문제에서 최적의 유형이 아닐 수 있다. 하지만, 딥러닝의 다른 변수들과 마찬가지로, 주어진 문제에서 데이터로부터 풀링 유형을 학습할 수 있다. 본 논문은 학습 가능한 파라미터 α를 통해 풀링 유형을 찾아내는 알파-인테그레이션 풀링(αI-pooling)을 제안한다. αI-pooling은 파라미터 α에 따라 최대풀링과 평균풀링 등을 특수 케이스로 포함하는 일반화된 풀링 방법이다. 실험을 통해 이미지 인식 문제에서 αI-pooling의 성능이 다른 풀링 유형들을 능가함을 보였다. 또한, 각각 레이어가 다른 최적의 풀링 유형을 가지고 있음을 확인했다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. α-Integration Pooling
4. Experiments
5. Conclusion
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Krizhevsky, A., I. Sutskever, and G. E. Hinton, "Imagenet classification with deep convolutional neural networks," NIPS, pp. 1106-1114, 2012.
Xie, S., R. Girshick, P. Dolla ́r, Z. Tu, and K. He, "Aggregated residual transformations for deep neural networks," CVPR, pp. 1492-1500, 2017.
Choi, H., S. Choi, A. Katake, Y. Kang, and Y. Choe, "Manifold alpha-integration," PRICAI, Daegu, Korea, pp. 397-408, LNCS, 2010.
Hubel, D. H. and T. N. Wiesel, "Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex," The Journal of Physiology, Vol. 160, No. 1, pp. 106-154, 1962.
Gulcehre, C ̧., K. Cho, R. Pascanu, and Y. Bengio, "Learned-norm pooling for deep feedforward and recurrent neural networks," ECML, pp. 530-546, 2014.
Xie, S., R. Girshick, P. Dolla ́r, Z. Tu, and K. He, "Aggregated residual transformations for deep neural networks," CVPR, pp. 1492-1500, 2017.
Choi, H., S. Choi, A. Katake, Y. Kang, and Y. Choe, "Manifold alpha-integration," PRICAI, Daegu, Korea, pp. 397-408, LNCS, 2010.
Hubel, D. H. and T. N. Wiesel, "Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat’s visual cortex," The Journal of Physiology, Vol. 160, No. 1, pp. 106-154, 1962.
Gulcehre, C ̧., K. Cho, R. Pascanu, and Y. Bengio, "Learned-norm pooling for deep feedforward and recurrent neural networks," ECML, pp. 530-546, 2014.
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