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Performance Comparison of DropOut and DropConnect in CNN

CNN에서의 DropOut과 DropConnect에 대한 성능 비교

  • Jang, Yun-Seok (Dept. of Computer Engineering, Kyungnam University) ;
  • Lim, Hyun-il (Dept. of Computer Engineering, Kyungnam University)
  • 장윤석 (경남대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 임현일 (경남대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2019.05.10

Abstract

CNN 은 합성곱 연산을 사용하는 인공신경망의 한 종류이다. 이러한 인공 신경망에서는 훈련 데이터에 대한 과도한 학습으로 인해 시험 데이터에 제대로 반응하지 못하는 오버피팅이 발생할 우려가 있다. 이를 해결하기 위해 DropOut 과 DropConnect 를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 DropOut 과 DropConnect 를 통한 학습 정도를 실험을 통해서 비교해보고, 인공 신경망에서 이 방법의 효과를 살펴본다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2017년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2017R1D1A1B03034769).