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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최주환 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
956 - 959 (4page)

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데이터 증강은 딥러닝 모델 훈련의 정규화 전략 중 하나로, 일반화를 향상시키고 과적합을 방지하여 성능을 개선하는 기법이다. 이미지 데이터를 증강시키기 위해 다양한 방법이 제안되어 왔으나, 증강된 데이터의 난이도를 고려하는 경우는 드물다. 본 연구에서는 이미지 데이터 증강에 커리큘럼 학습 도입하여, 증강 이미지에 점진적으로 노이즈와 난이도를 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법과 기존 기법과의 비교 실험 결과, 커리큘럼 데이터 증강의 효율성을 확인할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 방법론
3. 실험
4. 결론
참고문헌

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