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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2019
  4. 2019-CVIM-216

Knowledge Distillationにおける温度パラメータの適正化に関する検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/194906
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/194906
e89af9a3-b4c7-40a0-8ca6-56656417ee9c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM19216010.pdf IPSJ-CVIM19216010.pdf (888.3 kB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-02-28
タイトル
タイトル Knowledge Distillationにおける温度パラメータの適正化に関する検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 一般セッション
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
NEC中央研究所
著者所属
NEC中央研究所
著者所属
NEC中央研究所
著者所属
NEC中央研究所
著者名 石井, 遊哉

× 石井, 遊哉

石井, 遊哉

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中野, 学

× 中野, 学

中野, 学

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井下, 哲夫

× 井下, 哲夫

井下, 哲夫

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高橋, 勝彦

× 高橋, 勝彦

高橋, 勝彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ディープニューラルネットワークのモデル圧縮手法のひとつに,knowledge distillation と呼ばれる手法がある.教師モデルのスコアを疑似的に底上げする温度パラメータは,一般に全学習サンプルで一定の値が用いられるが,サンプルごとにスコアの最大値や最小値は異なるため,適切な温度もサンプルごとに異なると考えられる.本稿では,教師モデルのスコアに関する関数として温度を定義することで,サンプルごとに異なる温度を設定する手法を提案する.Cifar10 および Cifar100 で実験を行い,全サンプルに対して同一の温度を用いる従来手法と認識精度の比較を行った結果,Cifar100 において最大で 0.65% の精度向上を確認した.
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 2019-CVIM-216, 号 10, p. 1-5, 発行日 2019-02-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
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
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Ver.1 2025-01-19 23:17:36.381527
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石井, 遊哉, 中野, 学, 井下, 哲夫, 高橋, 勝彦, 2019, Knowledge Distillationにおける温度パラメータの適正化に関する検討: 情報処理学会, 1–5 p.

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