Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
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- Pages.19-20
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- 2023
Analysis and Comparison of Classification Performance on Handwritten Datasets using ResNet-50 Model
ResNet-50 모델을 이용한 손글씨 데이터 세트의 분류 성능 분석 및 비교
- Jeyong Song (Dept. of Computer Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
- Jongwook Si (Dept. of Computer.AI Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
- Sungyoung Kim (Dept. of Computer Engineering, Kumoh National Institute of Technology)
- Published : 2023.07.12
Abstract
본 논문은 손글씨 인식 분야에서 가장 기본적이고 중요한 주제인 손글씨 데이터 세트에 대한 분류 성능을 분석하고 비교하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ResNet-50 모델을 사용하여 MNIST, EMNIST, KMNIST라는 세 가지 대표적인 손글씨 데이터 세트에 대한 분류 작업을 수행한다. 각 데이터 세트의 특징과 도메인, 그리고 데이터 세트 간의 차이와 특징에 대해 다루며, ResNet-50 모델을 학습하고 평가한 분류 성능을 비교하고 결과에 대해 분석한 결과를 제시한다.