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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이승언 | - |
| dc.contributor.author | 이상철 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-01-24T20:40:16Z | - |
| dc.date.available | 2025-01-24T20:40:16Z | - |
| dc.date.created | 2023-01-18 | - |
| dc.date.issued | 2022-12-22 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/57781 | - |
| dc.description.abstract | 한 개 이상의 출력 값을 갖는 상황에서 MTL의 개념을 적용하여 정확도를 향상하거나 또는 정확도를 최대한 보전하며 학습 회수를 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법은 최대 0.5% 이상 정확도를 향상되고 성능 안정화 효과는 최대 약 4배, 학습 속도를 약 82%가 개선한다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.relation.ispartof | 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
| dc.title | 머신 러닝 기법의 성능 향상을 위한 MTL 개념 기반 학습 방법론 | - |
| dc.title.alternative | General Learning Approach Based on the concept of Multi-task learning for Performance Improvement of the Machine Learning Techniques | - |
| dc.type | Conference Paper | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 이승언. (2022-12-22). 머신 러닝 기법의 성능 향상을 위한 MTL 개념 기반 학습 방법론. 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2022), 1576–1577. | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11224529 | - |
| dc.citation.conferenceDate | 2022-12-20 | - |
| dc.citation.conferencePlace | KO | - |
| dc.citation.conferencePlace | 제주 | - |
| dc.citation.endPage | 1577 | - |
| dc.citation.startPage | 1576 | - |
| dc.citation.title | 2022 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC 2022) | - |
