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アイテム
Stacked Denoising Autoencoderの汎化性能向上に関する一検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/112658
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1126582eae939f-296f-4c3f-92a8-12fac8af1cea
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM15195053.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2015-01-15 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Stacked Denoising Autoencoderの汎化性能向上に関する一検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ポスターセッション | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 金沢工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 金沢工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kanazawa Institute of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Kanazawa Institute of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
寺本, 隆磨
× 寺本, 隆磨
× 長田, 茂美
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Stacked Denoising Autoencoder (SdA) は，Denoising Autoencoder (dA) と呼ばれる Autoencoder を多層に積み重ねて構成した Deep Neural Network の一種である．ノイズを付加した画像からノイズを除去した画像を復元できるように Pre-training する dA は，画像からその主成分を頑健に抽出することが可能となり，SdA は高い汎化性能を発揮できる．しかし，一方で，SdA には，dA を Pre-training する際のノイズ量が少なすぎると汎化性能が不足したり，逆に多すぎるとうまく収束しなかったりと，パラメータの調整が難しいという問題点がある．本研究では，dA の Pre-training の際に付加するノイズの量に着目し，学習の進行に応じてそのノイズ量を適応的に制御し，SdA の汎化性能を向上させることを目的として，dA に付加するノイズ量が SdA の認識精度に及ぼす影響についての評価実験を実施した．本稿では，その評価実験および考察を述べる． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2015-CVIM-195, 号 53, p. 1-6, 発行日 2015-01-15 |
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| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
