학습된 신경망의 하이퍼파라미터 최적화를 통한 얼굴 감정 인식에 대한 합성곱 신경망의 하이퍼파라미터 최적화

이 논문은 얼굴 감정 인식 환경에서 정확도를 향상시키기 위해 합성곱 신경망(CNN)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 네트워크의 최적 하이퍼파라미터는 하이퍼파라미터의 이산 값으로 정의된 탐색 공간에 랜덤 서치(Random Search) 알고리즘을 적용하여 모델을 생성하고 훈련함으로써 결정되었다. 최종적으로 도출된 최적 모델은 FER2013 데이터베이스를 사용하여 훈련 및 평가되었으며, 정확도 72.16%를 달성하였다.