[Open DMQA Seminar] Open-set Algorithms in Deep Learning
Автор: 김성범[ 교수 / 산업경영공학부 ]
Загружено: 2022-07-21
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방대한 데이터가 수집됨에 따라 딥러닝 분류 모델이 높은 성능을 보이며 발전해 왔다. 하지만 일반적인 분류 모델은 학습 데이터에 포함되어 있는 클래스(known class)가 아닌 새로운 클래스(unknown class)가 테스트 데이터에 존재하는 경우 학습한 클래스 중 하나로 오분류한다는 한계점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 연구 분야가 open-set recognition이며, open-set recognition 연구는 딥러닝 모델을 대상으로 활발하게 수행되고 있다. 이번 세미나에서는 open-set recognition의 연구 동향을 살펴보고, 딥러닝 분류 모델이 새로운 클래스를 탐지해낼 수 있도록 제안된 open-set recognition 알고리즘들을 소개하고자 한다.
참고문헌 :
[1] Geng, C., Huang, S. J., & Chen, S. (2020). Recent advances in open set recognition: A survey. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 43(10), 3614-3631.
[2] Bendale, A., & Boult, T. E. (2016). Towards open set deep networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1563-1572).
[3] Yoshihashi, R., Shao, W., Kawakami, R., You, S., Iida, M., & Naemura, T. (2019). Classification-reconstruction learning for open-set recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4016-4025).
[4] Hassen, M., & Chan, P. K. (2020). Learning a neural-network-based representation for open set recognition. In Proceedings of the 2020 SIAM International Conference on Data Mining (pp. 154-162). Society for Industrial and Applied Mathematics.
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