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자료유형
학술저널
저자정보
한준 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제1호(JKIIT, Vol.19, No.1)
발행연도
2021.1
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.1.1

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활성 함수는 신경망의 성능에 영향을 주는 중요한 구성요소이다. 기존의 계단, 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, ReLU와 같은 활성 함수들은 학습에 중요한 미분이 되지 않거나 기울기가 소실되는 등의 문제점이 있다. 하지만 Swish 활성 함수는 비단조성을 가지는 부드러운 곡선과 음의 경계값을 가지는 특성으로 기존의 문제점을 해결하였다. 이와 같은 특성을 기반하여 본 논문에서는 부드러운 곡선 부분을 추가하여 비단조성을 더욱 강조하고 음의 경계값을 가지는 특성을 줄이면서 신경망 안에서 정보의 흐름을 개선한 CoS(Consisting of Sigmoid)함수를 제안한다. 제안하는 방법을 통해 기존의 ReLU 보다 0.46%~0.77%, Swish보다는 0.38%~0.54% 의 정확도 개선에 따른 성능 향상을 확인하였다.
#activation function #deep learning #CNN #neural network #object detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Md Foysal Haque / 2020 / Deep Adversarial Residual Convolutional Neural Network for Image Generation and Classification / 한국정보기술학회 영문논문지 10(1):111~120 dbpia 박수빈 / 2018 / LGP-FL과 해마 구조를 이용한 H-CNN 기반 보행자 검출에 대한 연구 / 한국정보기술학회논문지 16(12):75~83 dbpia Karen Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / ICLR 2015 Conference google schola C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :1~9 google schola P. Ramachandran / 2018 / Searching for activation functions / ICLR 2018Conference google schola

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