천천히 가는 것을 걱정하지 말고 서있는 것을 걱정하라.

논문 https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 개요 1000개의 클래스를 분류하는 ImageNet LSVRC-2010 대회에서 120만개의 고해상도 이미지를 분류하기 위해 dcnn을 훈련했다. 테스트 데이터에서 우리는 top-1과 top-5에서 각각 17%와 37.5% 오류율을 달성했으며 이 전 기술보다 상당히 좋아진 것을 볼 수 있었다. 6000만개의 Parameter와 65만개 Neuron들을 가진 신경망은 5개의 Convolutional Layer, 3개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 마지막 층은 1000개의 category를 분..

논문 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025518308028 Abstract 문서 분류의 목적은 가장 적절한 레이블을 지정된 문서에 할당하는 것임. 문서 분류에서 가장 중요한 과제는 불충분한 레이블 정보와 구조화 되지 않은 희소 (sparse) 형식임. 준지도 학습 (SSL, Semi-supervised learning) 접근은 불충분한 레이블 정보 문제에 효과적인 방법이 될 수 있는 반면, 여러 문서 표현 방법에 대한 고려는 구조화 되지 않은 희소 형식를 해결할 수 있음. Co-training은 동일한 예시에 대해 Feature Subset이라는 점에서 다양한 관점을 이용하려고 시도하는 유명한 SSL 방법임. 이 논문에서 우리는 문서 분..