Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2017.06a
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- Pages.243-244
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- 2017
A study of efficient learning methods of CNN for small dataset
작은 dataset에 대한 효율적인 CNN 학습방법 연구
- Na, Seong-Won (Department of computer science and engineering, Konkuk University) ;
- Bae, Hyo-Churl (Department of computer science and engineering, Konkuk University) ;
- Yoon, Kyoungro (Department of computer science and engineering, Konkuk University)
- Published : 2017.06.21
Abstract
최근 이미지 처리 및 인식 문제를 해결하는데 많이 사용되고 있는 CNN(Convolution Neural Network)를 이용하여 작은 dataset에서 Overfitting을 감소시키며 학습 할 수 있는 방법인 Dropout과 이미지를 왜곡하여 data를 늘리는 방법을 사용하여 보다 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 연구 하였다. Batch별 처리속도를 기준으로 두 네트워크의 구조를 다르게 구현하여 비슷한 처리 시간을 수행하게 되도록 실험환경을 만들고 진행 하였다. Tensorflow로 네트워크를 구성하였고. Dataset은 Cifar_10을 사용 한다. 실험결과에 의하면 dropout의 경우 더 빨리 정확도가 향상되지만 이미지 왜곡을 사용하는 경우 저 높은 정확도로 수렴하였다.
Keywords