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アイテム
CNN初期化のためのプーリング層のモデリング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214298
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214298b1864eb4-c024-4aa9-9f6e-5deefdea79af
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS21136001.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2021 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 | 2021-12-06 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | CNN初期化のためのプーリング層のモデリング | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 群馬大学理工学府 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 群馬大学理工学府／群馬大学次世代モビリティ社会実装研究センター | ||||||||||
| 著者名 |
邉見, 貴彦
× 邉見, 貴彦
× 加藤, 毅
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 画像処理タスクにおいて大きな成功を収めている畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は，畳み込み層やプーリング層など，さまざまな種類の層を組み合わせて構成される深層ニューラルネットワークの一種である．CNN の学習の安定性は，重みの初期値に依存することが知られている．現在，初期化で標準的に用いられているのは，He らによって開発された Kaiming 法である．この手法は CNN の構造を単純化して導出されており，特にプーリング演算は完全に無視されていた．本研究では，プーリング演算を含む CNN の構造を改めて定式化しなおし，このモデルに基づいて初期化法を導出した．また，この新しい初期化法の性能を，従来の初期化法と比較して検証した．ソースコード: https://github.com/hecwitane/ASV-pub/ | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2021-MPS-136, 号 1, p. 1-6, 発行日 2021-12-06 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||
| 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 | |||||||||
