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산학협력단

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제목
인공 신경망을 설명하기 위한 관련성 가중 클래스 활성화 맵 생성 장치 및 방법
출원인
연세대학교 산학협력단
공고일
2022.09.22
출원일
2021.03.23
게시글 내용
 본 발명은 다수의 레이어를 포함하는 각각 입력되는 영상 또는 이전 레이어에서 출력된 특징맵을 인가받아 미리 학습된 방식에 따라 특징을 추출하여 특징맵을 출력하고, 최종 출력된 특징맵을 미리 학습된 방식에 따라 분류하여 기지정된 다수의 클래스에 대응하는 다수의 개별 클래스 분류 결과를 획득하는 신경망, 다수의 클래스 중 하나의 클래스를 타겟 클래스로 선택하고, 다수의 레이어 중 하나의 레이어를 타겟 레이어로 선택하는 클래스/레이어 선택부 및 신경망의 최종 레이어에서 출력되는 다수의 개별 클래스 분류 결과 중 타겟 클래스에 대응하는 개별 클래스 분류 결과를 초기 관련성으로 설정하고, 설정된 초기 관련성을 최종 레이어로부터 타겟 레이어까지 각 레이어의 가중치 및 활성화 함수에 따라 인접한 이전 레이어로 역전파하여 각 레이어에 대한 관련성 가중치를 획득하며, 획득된 관련성 가중치를 대응하는 레이어에서 출력된 특징맵에 가중합하여 관련성 가중 클래스 활성화 맵을 획득하는 관련성 가중 CAM 획득부를 포함하여, 인공 신경망의 특정 레이어가 각 클래스에 대해 주의한 영역을 정확하게 추적하여 관련성 가중 클래스 활성화 맵을 생성하는 클래스 활성화 맵 생성 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 

인공 신경망을 설명하기 위한 관련성 가중 클래스 활성화 맵 생성 장치 및 방법 대표 이미지

첨부
공고전문PDF
  • 자료출처 : KIPRIS (https://www.kipris.or.kr)
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    연세대학교 산학협력단 본교 산학협력단 지식재산팀 지식재산팀 양지혜 팀장
    (02-2123-5138 / jh.yan@yonsei.ac.kr)
    연세대학교 원주산학협력단 원주산학협력단 기술경영팀 기술경영팀 오정환 팀장
    (033-760-5251 ~ 5252 / WJDGHKSA@yonsei.ac.kr)