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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 350 - 353 (4page)
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To conduct image classification with limited data is a key challenge for image recognition. Although several few-shot learning models already show good performance in closed-set classification, the actual environment for which deep learning is applied is open-set classification rather than closed-set classification. To achieve good open-set classification performance, we apply meta-learning in our model and suggest a layer normalization technique to make class decision boundaries more accurate. Our method shows better classification accuracy and unknown class sample detection capability, compared with previous few-shot learning methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제시하는 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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