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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 973 - 976 (4page)
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사인파 활성화 함수 (SIREN, Sinusoidal Activation Function) 는 암시적 신경 표현 (INR, Implicit Neural Network) 분야에서 ReLU (Rectified Linear Unit) 활성화 함수에 비해 높은 성능을 보여 널리 사용되었다. 본 논문에서는 사인파 활성화 함수가 이미지의 연속적인 변화를 포착하는 능력이 뛰어나다는 점에 기인하여, 각 블록 간의 경계를 부드럽게 이어주는 디블로킹 (Deblocking) 모델에 해당 활성화 함수를 여러가지 방식으로 적용하고 성능을 비교한다. 본 연구를 통해 사인파 활성화 함수를 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network) 기반 모델에 적용하는 방법에 대한 통찰을 제공한다.
목차
요약
1. 서론
2. 배경 연구
3. 실험 모델 구조
4. 실험 및 분석
5. 결론
참고문헌
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