틀린 부분 있다면 언제든지 지적 부탁드립니다. 괄호 부분은 대학생인 필자의 시점에서 보는 개인적인 생각이므로 틀릴 수 있음을 미리 알려드립니다.
논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1901.08688.pdf Abstract 이 논문에서는 클래스가 하나인 경우의 분류 문제에 대한 접근법을 제안한다. 먼저 평균이 0, 분산이 1인 가우시안 분포를 따르는 random noize를 negative class로 사용하고 cross entropy loss를 사용해 네트워크를 훈련하여 주어진 클래스에 대한 결정 경계를 얻을 뿐만 아니라 적절한 벡터를 얻을 수 있도록 학습하는 것이다.
이 논문에서 제안하는 하나의 클래스 분류에 대한 네트워크, OC-CNN(One-Class Convolution Neural Net)은 UMDAA-02 Face, Exormal 1001, FounderType-200 데이터 셋을 사용하여 학습과 평가를 진행한다. 여기서 언급하는 데이터셋은 사용자 인증...
