계층적인 심층 합성곱 신경망
기관명 | NDSL |
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출원인 | 이베이 인크. |
출원번호 | 10-2017-7014256 |
출원일자 | 2017-05-25 |
공개번호 | 20170706 |
공개일자 | 0000-00-00 |
등록번호 | |
등록일자 | 0000-00-00 |
권리구분 | KUPA |
초록 | 계층적인 분기형 심층 합성곱 신경망(HD-CNN)은 기존의 합성곱 신경망(CNN) 기술을 향상시킨다.HD-CNN에 있어서, 용이하게 구별될 수 있는 클래스들은 보다 높은 레이어의 성긴 카테고리 CNN으로 분류되는 반면, 보다 낮은 레이어의 미세 카테고리 CNN에 대해서는 지난한 분류가 행해진다.HD-CNN 트레이닝에서는, 다항식 로지스틱 손실 및 신규한 시간적 희소성 페널티가 이용될 수 있다.다항식 로지스틱 손실 및 시간적 희소성 페널티를 이용하면, 각각의 분기형 컴포넌트가 카테고리들의 별도의 하위세트들을 다루게 된다. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KUPA&cn=KOR1020177014256 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
IPC분류체계CODE | G06N-003/08,G06N-003/04 |
주제어 (키워드) |