Deep Learning-based Classification using Ensemble

본 논문은 더 정확한 분류 결과를 위해 딥러닝 기반 앙상블 모델을 제안한다. VGG16과 ResNet50 모델로 앙상블 모델을 구성하고 전이학습과 파인 튜닝으로 학습하여 피부 병변 영상을 분류한다. 실험을 통해 제안한 앙상블 모델로 86.0%의 정확도를 얻었다. 제안된 방법은 적은 학습 횟수로 7가지 피부 병변 영상을 더 빠르고 정확하게 식별할 수 있다. 또한, 불균형 문제가 심한 데이터 셋에 데이터 증강을 사용하지 않고 초점 손실 함수, 최적 보간 계수 값을 사용하여 문제를 해결한다.