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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 338 - 345 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.4.338
이용수
초록· 키워드
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ResNet은 residual learning으로 학습 최적화를 용이하게 만들어 gradient vanishing과 상관없이 신경망이 깊어질 때 성능이 하락하는 degradation 문제를 해결한다. 하지만 기존 ResNet에서는 모든 residual block에 동일한 비율로 residual connection을 적용하여 residual learning의 최적화 효과를 극대화하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 residual learning의 최적화 효과를 극대화하기 위해 깊이 별 residual connection 비율을 달리하여 ResNet 정확도를 향상시키는 variational scaling 방법을 제안한다. 성능을 검증하기 위해 두가지 다른 데이터셋인 CIFAR-10과 CIFAR-100에서 다른 깊이를 갖는 ResNet-32, ResNet-56를 사용해 실험을 수행한다. 실험 결과 모든 케이스에서 기존 ResNet과 비교하여 연산량 증가 없이 정확도 향상을 이룬다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Residual Learning
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, pp. 770-778. 2016.
Sergey Ioffe and Christian Szegedy. “Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift,” in Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, Lille, France, pp. 448–456, 2015.
Vinod Nair and Geoffrey E. Hinton, “Rectified linear units improve restricted boltzmann machines,” in Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning, Hafia, Israel, 2010.
Kaiming He,Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun, “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification,” in IEEE International Conference on Computer Vision, Santiago, Chile, 2015.
Herve Jegou, Matthijs Douze, and Cordelia Schmid, “Product Quantization for Nearest Neighbor Search,” in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 1, pp. 117-128, Jan. 2011.
Sergey Ioffe and Christian Szegedy. “Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift,” in Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, Lille, France, pp. 448–456, 2015.
Vinod Nair and Geoffrey E. Hinton, “Rectified linear units improve restricted boltzmann machines,” in Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning, Hafia, Israel, 2010.
Kaiming He,Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun, “Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification,” in IEEE International Conference on Computer Vision, Santiago, Chile, 2015.
Herve Jegou, Matthijs Douze, and Cordelia Schmid, “Product Quantization for Nearest Neighbor Search,” in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 1, pp. 117-128, Jan. 2011.
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