Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정기석 | - |
dc.date.accessioned | 2021-04-15T02:00:15Z | - |
dc.date.available | 2021-04-15T02:00:15Z | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.citation | 2020년도 한국통신학회 동계종합학술발표회, Page. 1038-1039 | en_US |
dc.identifier.uri | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09346673 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/161403 | - |
dc.description.abstract | 데이터 증강 기법은 주어진 데이터에 약간의 조작을 가한 새로운 데이터를 생성하여 모델의 성능을 향상시키는 기법이다. 데이터 증강 기법 중 Mixup 기법은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 딥러닝 분야에서 성능 향상을 이루어 냈다. 본 논문은 데이터 Mixup 기법을 통해 분포 외 데이터 감지 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 분포 외 데이터 감지기의 학습에서 Mixup 기법을 사용했을 때 교차 엔트로피 대비 296%, 그리고 Confidence loss 항만을 추가한 감지기 대비 10.6%의 성능 향상을 이루어 냈다. | en_US |
dc.description.sponsorship | 이 논문은 산업통상자원부 ‘산업전문인력역량강화사업’의 재원으로 한국산업기술진흥원(KIAT)의 지원을 받아 수행된 연구임. (2020 년 지능형반도체 전문인력 양성사업, 과제번호: N0001883) | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 한국통신학회 | en_US |
dc.title | Mixup을 이용한 분포 외 데이터 감지 성능 향상 | en_US |
dc.title.alternative | Improving Detection Performance of Out-of-Distribution Data with Mixup | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 1038-1039 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김동희 | - |
dc.contributor.googleauthor | 정기석 | - |
dc.contributor.googleauthor | Kim, Dong-Hee | - |
dc.contributor.googleauthor | Chung, Ki-Seok | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING[S] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF ELECTRONIC ENGINEERING | - |
dc.identifier.pid | kchung | - |
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