WEKO3
アイテム
損失関数を基礎とした事前分布をもつベイジアンニューラルネットワーク
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220673
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2206736afa456d-fe6f-48e0-bc54-7bbf1924e2e5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-6M-02.pdf (276.1 kB)
|
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 損失関数を基礎とした事前分布をもつベイジアンニューラルネットワーク | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 山形大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 山形大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 山形大 | ||||||||||||
| 著者名 |
葛原, 優樹
× 葛原, 優樹
× 浦田, 光佑
× 安田, 宗樹
|
|||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | DNN の学習において、同一データに対して（異なる初期値での）複数回学習を実行し、得られた複数の異なる DNN のアンサンブルで予測するといった方法がしばしば取られる。このアンサンブル法は、様々な場面において単一モデルでの予測よりも安定的に良好な予測結果を与えることが経験的に知られている。この方法は、パラメータの事前分布を損失関数に対するボルツマン分布とした場合のベイジアンニューラルネットワークとして見なすことができる。本講演では、このアンサンブル法を上記のようなベイジアンニューラルネットワークとして再解釈し、その理論背景と利点について議論する。 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 421-422, 発行日 2022-02-17 |
|||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
