WEKO3
アイテム
深層ニューラルネットワークにおけるヘッセ行列の近似手法による固有値への影響調査
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215044
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2150447d59c34b-a0f7-4632-8d92-13a12073dc6c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-4R-08.pdf (352.9 kB)
|
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層ニューラルネットワークにおけるヘッセ行列の近似手法による固有値への影響調査 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 筑波大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| モントリオール大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| カリフォルニア大 | ||||||||||||
| 著者名 |
本川, 哲哉
× 本川, 哲哉
× 長沼, 大樹
× 井手, 達朗
|
|||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 深層学習の汎化性能にヘッセ行列の固有値が強く相関を持つことが知られている。近年、最先端の性能を発揮する学習手法も、ヘッセ行列の固有値を考慮した方法となっている。しかしながら、深層NNでは計算量が膨大となるため、一般に近似手法によって計算されたヘッセ行列が用いられてる。本研究では、深層学習において、各種近似手法がヘッセ行列の固有値に及ぼす影響を調査する。 | |||||||||||
| 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83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 489-490, 発行日 2021-03-04 |
|||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
