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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2022
  4. 2022-HPC-184

超解像のための機械学習プログラムのハイパーパラメータ最適化に対する自動チューニングの適用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217760
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217760
f74d26ff-9e66-4d21-9683-8c09ef4357a9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC22184005.pdf IPSJ-HPC22184005.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-04
タイトル
タイトル 超解像のための機械学習プログラムのハイパーパラメータ最適化に対する自動チューニングの適用
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 HPCアプリケーション
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
工学院大学
著者所属
工学院大学
著者所属
工学院大学
著者所属
豊田工業大学
著者所属
工学院大学
著者所属
工学院大学
著者所属
豊田工業大学
著者所属
名古屋大学
著者名 楊, 暄

× 楊, 暄

楊, 暄

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藤家, 空太郎

× 藤家, 空太郎

藤家, 空太郎

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矢島, 雄河

× 矢島, 雄河

矢島, 雄河

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秋田, 和俊

× 秋田, 和俊

秋田, 和俊

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藤井, 昭宏

× 藤井, 昭宏

藤井, 昭宏

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田中, 輝雄

× 田中, 輝雄

田中, 輝雄

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浮田, 宗伯

× 浮田, 宗伯

浮田, 宗伯

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大島, 聡史

× 大島, 聡史

大島, 聡史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 機械学習プログラムでは,より良い学習をするためにハイパーパラメータを最適化する必要がある.この最適化を行うために,我々が開発を進めているソフトウェア自動チューニングツールを適用する.対象とするのは,低解像データを学習し超解像画像を得る機械学習プログラムである.このプログラムでは 1 回あたりの学習時間が長い.さらに,自動チューニングでは,この学習を繰り返し行う必要がある.そのために,2 段階学習の手法により,1 回あたりの学習時間を 1/8 とした.さらに,複数回の学習を効率的に行うために GPU クラスタ上で複数ジョブの多重実行を実施した.その結果,GPU クラスタの並列環境を用いて,学習時間を延べ 3470 時間から 262 時間に削減することができた.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10463942
書誌情報 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)

巻 2022-HPC-184, 号 5, p. 1-7, 発行日 2022-05-04
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
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
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Ver.1 2025-01-19 15:23:19.482728
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