A Study on the Improvement of MNIST Numbers Learning Speed by Changing the Weight of the Feature Map
Jong-Sik Kim, Dae-Seong Kang · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2020
본 논문에서는 CNN Convolution 필터 사용 이후 특징 맵들의 중복적 영향을 분석하고, MNIST 필기체 숫자 학습속도 개선을 위해 다음 3가지 방법으로 연구하였다. 첫째는 특징점 중복이 적은 외부 사이드에 가중치를 크게 주었을 때 인식률 변화를, 둘째는 외부 사이드에 가중치를 크게 준 상태에서 필터 수 감소 시 학습속도개선 정도를, 셋째는 중복적 영향이 적은 외부 Line을 연산 제외 시 학습속도 개선에 관해 연구하였다. 그 결과 특징점 중복이 적은 외부 Line에 가중치를 주었을 때 숫자 인식률 향상은 미미하였으며, 동일한 가중치 상태에서 필터 수를 반으로 감소시키고 인식률은 변화가 없을 때 처리속도는 약 12% 정도 향상되었다. 그리고 특징점 중복이 적은 외부를 연산 처리에서 제외했을 때 인식률 변화 없이 학습속도는 약 25% 정도 개선됨을 증명하였다.