KCI등재
HS 알고리즘을 이용한 CNN의 Hyperparameter 결정 기법
저자
이우영(Woo-Young Lee) ; 고광은(Kwang-Eun Ko) ; 김종우(Zong-Woo Geem) ; 심귀보(Kwee-Bo Sim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
22-28(7쪽)
KCI 피인용횟수
6
제공처
소장기관
Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.
더보기The Convolutional Neural Network(CNN) can be divided into two stages: feature extraction and classification. The hyperparameters such as kernel size, number of channels, and stride in the feature extraction step affect the overall performance of CNN as well as determining the structure of CNN. In this paper, we propose a method to optimize the hyperparameter in CNN feature extraction stage using Parameter-Setting-Free Harmony Search (PSF-HS) algorithm. After setting the overall structure of CNN, hyperparameter was set as a variable and the hyperparameter was optimized by applying PSF-HS algorithm. The simulation was conducted using MATLAB, and CNN learned and tested using mnist data. We update the parameters for a total of 500 times, and it is confirmed that the structure with the highest accuracy among the CNN structures obtained by the proposed method classifies the mnist data with an accuracy of 99.28%.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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