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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 197 - 204 (8page)
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The ImageNet dataset is a large scale dataset and contains various natural scene images. In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN)-based weighted ensemble technique for the ImageNet classification task. First, in order to fuse several models, our technique uses weights for each model, unlike the existing average-based ensemble technique. Then we propose an algorithm that automatically finds the coefficients used in later ensemble process. Our algorithm sequentially selects the model with the best performance of the validation set, and then obtains a weight that improves performance when combined with existing selected models. We applied the proposed algorithm to a total of 13 heterogeneous models, and as a result, 5 models were selected. These selected models were combined with weights, and we achieved 3.297% Top-5 error rate on the ImageNet test dataset.
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M. Bojarski / 2016 / End to end learning for self-driving cars / arXiv preprint arXiv:1604.07316
Y. Sun / 2015 / Deepid3 : Face Recognition with Very Deep Neural Networks / arXiv preprint arXiv:1502.00873
M. A. Wani / 2020 / Supervised Deep Learning in Fingerprint Recognition. Advances in Deep Learning / Springer :111~132
H. Jung / 2017 / ResNet-based Vehicle Classification and Localization in Traffic Surveillance Systems / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops :61~67
O. Russakovsky / 2015 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge / International Journal of Computer Vision 115:211~252
Y. Sun / 2015 / Deepid3 : Face Recognition with Very Deep Neural Networks / arXiv preprint arXiv:1502.00873
M. A. Wani / 2020 / Supervised Deep Learning in Fingerprint Recognition. Advances in Deep Learning / Springer :111~132
H. Jung / 2017 / ResNet-based Vehicle Classification and Localization in Traffic Surveillance Systems / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops :61~67
O. Russakovsky / 2015 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge / International Journal of Computer Vision 115:211~252
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