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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김태현
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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본 논문은 딥러닝 기술을 기반으로 하여 돌발성 난청 환자들의 예후를 예측하는 신경망을 제안한다. 의학적 데이터가 충분히 확보되지 못하여 발생하는 overfitting 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기법의 일종인 ensemble 기법과 loss function의 일종인 contrastive loss function를 적용한다. 무작위로 추출된 학습 및 검증 데이터를 이용하여 결과의 일관성을 확보하고, 세부적인 parameter를 결정하는 실험을 통해 최적의 네트워크를 구성한다. 이를 통해 기존 예측 결과보다 정확도가 향상된 의료 예측 네트워크 설계가 가능하다. 또한 각각의 조건에서 구성된 네트워크의 예측 결과를 분석하여 정확도 향상을 검증한다.
목차
제1장. 서 론 1제2장. 관련 연구 2제1절. Dropout 및 batch normalization 2제2절. Ensemble 기법 3제3절. Contrastive loss function 4제3장. 제안하는 방법 6제1절. 혼합 loss function을 이용한 분류 모델 6제2절. 데이터 정제 및 학습 과정 7제4장. 실험 및 결과 9제1절. 네트워크 구조 9제2절. 네트워크 학습 및 예측 9제3절. Ensemble 모델 10제4절. Loss function 혼합 비율 12제5절. Contrastive loss function 13제5장. 결 론 14참고 문헌 15Abstract 18
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