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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 340 - 344 (5page)
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Convolutional Neural Networks have achieved state-of-the-art performance in various computer vision tasks. A number of methods have been proposed to resolve the overfitting issue of CNN and enhance its generalization ability. One main reason for overfitting and poor generalization ability is that the kernels of CNN are correlated with each other. In this paper, we devise an additional loss term that takes distance or similarity metric between kernels into account. With this newly proposed loss term, we propose an easy way to enhance the performance of CNN by changing the loss function only. We verify by experiments that our proposed loss term that employs Euclidean distance as a distance metric can improve the performance of various networks on various datasets.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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