펙트로그램을 통한 신호 분류 시 가중치 초기화 방법에 따른 CNN의 성능 비교

Abstract

본 논문은 CNN을 사용하여 스펙트로그램 데이터를 통한 신호 분류 시 가중치 초기화 방법이 CNN 분류기의 성능에.어떠한 영향을 끼치는지 비교하며 최적의 초기화 방법을 찾는다. 모의 실험의 결과를 통해 He 초기화 방법이 다른 초기화 방법에 비해 손실 값의 수렴 속도가 더 빠르고 학습이 반복될수록 손실 값이 더 적은 것으로 확인되었다. 이를 통해 많은 신호 분류 연구에 있어 CNN 구축에 많은 도움이 될 것으로 예상된다.