여러 인공 지능 분야에서도 이미지 분류기는 가장 근본이 되는 분야이며 또한 가장 널리 사용되는 분야이다. 이 논문은 이미지 분류기의 정밀도 성능을 올리기 위한 새로운 방법을 제안한다. 사물을 인식할 때, 사물의 형상을 보고 판단한다는 직관으로부터 새로운 신경망 구조를 구현하였고 은닉층의 특징 맵을 상대 비교함으로써, 필현적으로 성능향상이 이루어질 수 있음을 보였다. CIFAR-10 실험 세트를 이용하여 약 3% 정도의 성능향상을 보여, 제안하는 방법이 실제 유효함을 보였다.
여러 인공 지능 분야에서도 이미지 분류기는 가장 근본이 되는 분야이며 또한 가장 널리 사용되는 분야이다.
이미지 분류기의 정밀도 성능을 올리기 위한 새로운 방법을 제안한다.
사물을 인식할 때, 사물의 형상을 보고 판단한다는 직관으로부터 새로운 신경망 구조를 구현하였고 은닉층의 특징 맵을 상대 비교함으로써, 필현적으로 성능향상이 이루어질 수 있음을 보였다.