フィーチャに基づく深層学習モデル設計方法の提案と評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: フィーチャに基づく深層学習モデル設計方法の提案と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Feature-Based Design Method of Learning Model for Deep Learning and its Evaluation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 機械学習工学
• 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: 南山大学大学院理工学研究科ソフトウェア工学専攻
• 著者所属: 南山大学理工学部ソフトウェア工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate Program of Software Engineering, Nanzan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dep. of Software Engineering, Nanzan University
• 著者名: 太田, 龍之介; 青山, 幹雄
• 著者名(英): Ryunosuke, Ota; Mikio, Aoyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，深層学習を活用したシステムの開発が広がっている．しかし，従来の深層学習モデル開発において，要求を満たすモデルの生成には，しばしば開発者の試行錯誤が必要とされる．このような発見的開発方法では，学習モデルを効率的，かつ，安定して開発することは困難である．本稿では，データのフィーチャ (特徴量) に着目し，段階的に学習可能な学習モデル設計方法を提案する．フィーチャに基づいて学習データを選択しながら反復的に開発することで，学習のコントロールを実現する．プロトタイプを実装し，実画像データを扱う画像分類問題に適用する．学習モデルの精度と学習の収束速度において従来の学習方法と比較することで，提案方法の有効性と妥当性を評価する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2021-SE-207, 号 14, p. 1-8, 発行日 2021-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• 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