DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 김준모 | - |
dc.contributor.advisor | Kim, Junmo | - |
dc.contributor.author | 윤주승 | - |
dc.date.accessioned | 2019-09-04T02:40:59Z | - |
dc.date.available | 2019-09-04T02:40:59Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=734034&flag=dissertation | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/266747 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2018.2,[ii, 18 p. :] | - |
dc.description.abstract | 심층 신경망이 컴퓨터 비젼 분야에서 굉장히 좋은 성능을 보여주고 있지만 이미 학습된 네트워크가 새로운 것들을 추가로 학습하게 되면 이전에 학습했던 것들을 잊어버리는 재난적 망각 현상이 발생한다. 본 연구에서는 계속해서 새로운 클래스의 데이터가 추가될 때에도 기존에 학습 했던 것들을 잊어버리지 않으면서 새로운 것들을 배워나가는 클래스 증가 학습 방법을 제안하였다. 각 클래스의 평균 특징을 가장 잘 나타내는 이미지 전형들을 뽑고 중앙 손실 함수를 추가하여 기존 클래스의 특징 평균을 유지하는 방식으로 네트워크의 망각 현상을 줄이고자 하였다. 또한 중앙 손실 함수는 각 클래스의 특징이 유클리드 거리상에서 뭉쳐있도록 하므로 최근접 이웃 탐색을 이용한 분류에서 좋은 성능을 보여 주었다. 제안한 방법은 특히 전체 클래스의 숫자가 적을수록 기존의 방법보다 좋은 성능을 보여주었다. | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 클래스 증가 학습▼a다중 과제 학습▼a중앙 손실▼a최근접 이웃 탐색 | - |
dc.subject | class incremental learning▼amulti-task learning▼acenter loss▼anearest neighbor | - |
dc.title | 최근접 이웃 탐색과 중앙 손실 함수를 이용한 클래스 증가 학습 | - |
dc.title.alternative | Class incremental learning with nearest neighbor and center loss | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 :전기및전자공학부, | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Yun, Ju-Seung | - |
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