전문화에 기반한 신뢰성 높은 딥러닝 앙상블 방법 및 장치Confident Multiple Choice Learning
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 신진우 | ko |
| dc.contributor.author | 이기민 | ko |
| dc.date.accessioned | 2019-11-08T05:21:31Z | - |
| dc.date.available | 2019-11-08T05:21:31Z | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/268288 | - |
| dc.description.abstract | 전문화에 기반한 신뢰성 높은 딥러닝 앙상블 방법 및 장치가 제시된다. 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 전문화에 기반한 신뢰성 높은 딥러닝 앙상블 방법은 이미지 처리를 위한 모델들의 분류되지 않은 데이터에 대하여 균일 분포와의 쿨백-라이블러 발산(Kullback-Leibler divergence)을 최소화함으로써 엔트로피를 최대화하는 목적 함수를 구하는 단계 및 상기 모델들 간의 특징 공유하여 일반적 특징을 생성하고, 상기 일반적 특징을 이용하여 이미지 처리를 위한 학습을 수행하는 단계를 포함한다. | - |
| dc.title | 전문화에 기반한 신뢰성 높은 딥러닝 앙상블 방법 및 장치 | - |
| dc.title.alternative | Confident Multiple Choice Learning | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.type.rims | PAT | - |
| dc.contributor.localauthor | 신진우 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 이기민 | - |
| dc.contributor.assignee | 한국과학기술원 | - |
| dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2017-0135635 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2036968-0000 | - |
| dc.date.application | 2017-10-19 | - |
| dc.date.registration | 2019-10-21 | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
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