Mixup을 이용한 분포 외 데이터 감지 성능 향상
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김동희 | - |
dc.contributor.author | 정기석 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-02T09:53:12Z | - |
dc.date.available | 2021-08-02T09:53:12Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2020-02 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/10713 | - |
dc.description.abstract | 데이터 증강 기법은 주어진 데이터에 약간의 조작을 가한 새로운 데이터를 생성하여 모델의 성능을 향상시키는 기법이다. 데이터 증강 기법 중 Mixup 기법은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 딥러닝 분야에서 성능 향상을 이루어 냈다. 본 논문은 데이터 Mixup 기법을 통해 분포 외 데이터 감지 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 분포 외 데이터 감지기의 학습에서 Mixup 기법을 사용했을 때 교차 엔트로피 대비 296%, 그리고 Confidence loss 항만을 추가한 감지기 대비 10.6%의 성능 향상을 이루어 냈다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국통신학회 | - |
dc.title | Mixup을 이용한 분포 외 데이터 감지 성능 향상 | - |
dc.title.alternative | Improving Detection Performance of Out-of-Distribution Data with Mixup | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 정기석 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2020년도 한국통신학회 동계종합학술발표회, pp.1038 - 1039 | - |
dc.relation.isPartOf | 2020년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 | - |
dc.citation.title | 2020년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 | - |
dc.citation.startPage | 1038 | - |
dc.citation.endPage | 1039 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE09346673 | - |
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