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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.24 No.2
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 114 - 124 (11page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2024.24.2.114
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The loss function is instrumental in learning by adjusting the disparity between the predicted and actual distributions, thereby necessitating a more precise measurement of these distributions to enhance model training. We propose a novel loss function comprising three components termed scale correction cascade smooth loss (SCCSL). First, a smooth loss component enhances performance by optimizing the margin. Second, a cascade component mitigates training misdirection. Third, the scale correction component addresses sparse values in the actual and predicted distributions. We conducted an ablation study to validate our approach by employing two models (Vanilla GAN and LSGAN) across four datasets (MNIST, Fashion MNIST, CIFAR-10, and CIFAC-100), demonstrating superior model optimization and image generation performance compared with existing methods. Our proposed method improved performance and image generation and proved to be better than existing methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Background of Loss
3. Scale Correction Cascade Smooth Loss
4. Experiment Results and Discussion
5. Conclusion
References
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