한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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신경망 모델의 은닉층에 관한 연구

A Study on Hidden Layer for Neural Network Model

  • 오성빈 (경남대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 임현일 (경남대학교 컴퓨터공학부)
  • Oh, Sung-Bhin (Dept. of Computer Engineering, Kyungnam University) ;
  • Lim, Hyun-il (Dept. of Computer Engineering, Kyungnam University)
  • 발행 : 2019.05.10
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초록

딥러닝에서는 기본 층을 겹겹이 쌓아 올려 구성한 신경망이라는 모델을 사용하여 데이터를 학습한다. 신경망 모델에서 층(layer)은 신경망의 핵심 구성 요소로서 입력된 데이터로부터 주어진 문제에 더 의미 있는 표현을 추출하고 표현할 수 있다. 이러한 층의 개수와 층 내에 노드의 개수는 신경망 설계에서 가장 기본적인 문제 중에 하나이다. 본 논문에서는 층의 개수와 노드의 개수가 신경망 학습에 어떠한 영향을 미치는지 실험을 통하여 평가해본다.

키워드

과제정보

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