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構造化ドロップアウトによる追加学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/162711
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1627117fe7e0cb-1714-4978-bb35-f49e5f797139
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z78-4P-04.pdf (359.2 kB)
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Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2016-03-10 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 構造化ドロップアウトによる追加学習 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 電機大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 電機大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 電機大 | ||||||||||||
| 著者名 |
小澤, 優太
× 小澤, 優太
× 甲野, 佑
× 高橋, 達二
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 深層学習は画像認識など一部の分野において人間のパフォーマンスを僅かに超え、また実用レベルの適用範囲はこれまで以上に広がっているが、学習に膨大な計算を必要とする。これはニューラルネットワークで元々困難であった追加学習をより難しいものにしている。 そこで本研究では、深層学習において過適合を防ぐテクニックであるDropoutに着目し、ランダムでなく構造を持った形式ニューロンの休止により、外部メモリやモジュールの切り替えといった外部機構を必要としない追加学習の方法を提案する。 | |||||||||||
| 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78回全国大会講演論文集 巻 2016, 号 1, p. 371-372, 発行日 2016-03-10 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
