HS 알고리즘을 이용한 CNN의 Hyperparameter 결정 기법Method that determining the Hyperparameter of CNN using HS algorithm
- Other Titles
- Method that determining the Hyperparameter of CNN using HS algorithm
- Authors
- 이우영; 고광은; 김종우; 심귀보
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- Convolutional Neural Network; Parameter-Setting-Free Harmony Search Algorithm; 메타 휴리스틱 알고리즘; Hyperparameter 최적화; Convolutional Neural Network; Parameter-Setting-Free Harmony Search Algorithm; Metaheuristic Algorithm; Hyperparameter Optimization
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.27, no.1, pp.22 - 28
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 27
- Number
- 1
- Start Page
- 22
- End Page
- 28
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/7410
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다
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