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複数蒸留モデルのパラメータの検証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230046
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230046d404b25f-56c0-4087-bef1-277f19fd6413
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 複数蒸留モデルのパラメータの検証 | |||||||||
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 | ||||||||||
明大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
明大 | ||||||||||
著者名 |
船田, 毅
× 船田, 毅
× 櫻井, 義尚
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 蒸留技術はモデル圧縮や知識の抽出において広く用いられ,様々な手法が提案されている。そして,複数の蒸留手法を組み合わせる事で精度が向上することが示されているが、その精度は組み合わせる際のパラメータに大きく依存しており,その設定方針も明らかにされていない。本研究では,複数の蒸留手法を組合せたモデルを用いる際の組み合わせパラメータについて,比較実験を行い,その傾向について分析する。具体的には既存手法である三つの蒸留手法を用いた深層学習モデルにおいて,画像分類タスクで様々なパラメータでの精度の比較を行う。 | |||||||||
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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 505-506, 発行日 2023-02-16 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |