2021-1-capstone-design1 / LSK_Project1

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손주혜
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손주혜 내용 README.md 추가

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...@@ -74,9 +74,22 @@ ResNet 에서는 ResNet50이 가장 좋은 테스트 결과를 보였으며, 50 ...@@ -74,9 +74,22 @@ ResNet 에서는 ResNet50이 가장 좋은 테스트 결과를 보였으며, 50
74 - 아무것도 학습시키지 않은 모델에 새로운 흉부 X-ray dataset을 학습시켜 테스트한 경우 (모델 4) <br/> 74 - 아무것도 학습시키지 않은 모델에 새로운 흉부 X-ray dataset을 학습시켜 테스트한 경우 (모델 4) <br/>
75 <br/> 75 <br/>
76 76
77 -|Model|1|2|3|4| 77 +
78 +다음은 NIH dataset에 multi label classification을 적용한 경우이다.
79 +
80 +|ResNet50|Model1|Model2|Model3|Model4|
78 |:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:| 81 |:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|
79 |Auc(%)|69|64|61|44| 82 |Auc(%)|69|64|61|44|
83 +
84 +<br>
85 +다음은 NIH dataset에 multi class classification을 적용한 경우이다.
86 +이때 class의 분류는 1) normal, 2) abnormal without Cardiomegaly, 3) abnormal with Cardiomegaly이다.
87 +
88 +|DenseNet121|Model1|Model2|Model3|Model4|
89 +|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|
90 +|Acc(%)|81.7|80|33|68.3|
91 +
92 +
80 93
81 <br/> 94 <br/>
82 resnet은 50, densenet은 121의 depth인 경우 모델이 흉부 X-ray 데이터에 최적의 성능을 보였으며, 이 이상의 depth를 가질 경우 과적합 현상에 의해 오히려 테스트 성능이 저하되었다. <br/> 95 resnet은 50, densenet은 121의 depth인 경우 모델이 흉부 X-ray 데이터에 최적의 성능을 보였으며, 이 이상의 depth를 가질 경우 과적합 현상에 의해 오히려 테스트 성능이 저하되었다. <br/>
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