Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.780-781
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Performance Evaluation of Convolutional Neural Network-based Image Classification Using the CIFAR-10 Dataset

CIFAR-10 데이터셋을 활용한 합성곱 신경망 기반 이미지 분류 성능 평가

  • Chae-Yeon Yoon (Department of Computer Science and Engineering, Soongsil University) ;
  • Yong-Tae Shin (Department of Computer Science and Engineering, Soongsil University)
  • 윤채연 (숭실대학교 컴퓨터학부) ;
  • 신용태 (숭실대학교 컴퓨터학부)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구에서는 CIFAR-10 데이터셋을 활용해 세 개의 합성곱 레이어와 완전 연결 레이어로 구성된 CNN 모델을 학습하고 평가하였다. Adam 옵티마이저와 교차 엔트로피 손실 함수로 학습된 결과, 약 75%의 테스트 정확도를 달성하였다. 간단한 CNN 아키텍처도 소규모 데이터셋에서 효과적인 이미지 분류가 가능함을 확인하였으며, 향후 더 복잡한 모델과 기법을 통해 성능을 개선할 수 있음을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학사업의 지원을 받아 수행되었음(2024-0-00071)

References

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