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저자정보
Vo Hoang Trong (Chonnam National University) Ji-Hoon Bae (Chonnam National University) Gwang-Hyun Yu (Chonnam National University) Jin-Young Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
1,721 - 1,731 (11page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.10.1721

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합성곱 신경망 모델에서 가중치를 초기화하는 것은 모델 성능 향상에 필수적인 역할을 한다. 본 논문은 Mobilenet 및 Resnet 기반 잡초 분류를 위한 합성곱 신경망 모델에 Glorot 및 He 초기화 방법을 분석한다. 본 실험 결과 Mobilenet의 Pointwise와 Depthwise 컨벌루션이 초기 레이어의 특징 맵의 변화를 줄이고, Resnet의 단축경로 연결은 He 초기화를 사용할 때 로지스틱 분류 레이어에서의 값을 포화시킨다. Glorot 초기화 방법을 사용한 Mobilenet 및 Resnet 기반 잡초 분류 합성곱 신경망 모델의 정확도는 각각 0.9568과 0.9711이고, He 초기화 방법을 사용한 경우에는 각각 0.9568과 0.9711이다. 따라서 Glorot 초기화 방법을 사용할 경우 He 초기화 방법보다 합성곱 신경망 모델이 더 빠르게 학습되고 일반화에 좋다.
#가중치 초기화 #Glorot 초기화 #He 초기화 #컨볼루션 신경망 네트워크 #잡초 분류 #Weights initialization #Glorot initialization #He initialization #Convolutional neural network #Weeds classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. CNU WEEDS DATASET
Ⅲ. CNNs
Ⅳ. WEIGHT INITIALIZATION
Ⅴ. EXPERIMENTS
Ⅵ. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (13)

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TensorFlow / Transfer learning and fine-tuning / TensorFlow google schola F. Chollet / Transfer learning & fine-tuning / Keras google schola S. Chilamkurthy / TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL / Pytorch google schola B. Neyshabur / 2020 / What is being transferred in transfer learning? / Advances in Neural Information Processing Systems 33:512~523 google schola Y. LeCun / 1998 / Neural Networks: Tricks of the Trade :9~50 google schola

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