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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2024
  4. 2024-BIO-78

段階的に成長するSparseNet

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234862
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234862
a5aed46f-ae9f-4d4d-a77b-e158f2d535ed
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO24078035.pdf IPSJ-BIO24078035.pdf (1.4 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-06-13
タイトル
タイトル 段階的に成長するSparseNet
タイトル
言語 en
タイトル Gradually Growing SparseNet
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ニューロコンピューティング1
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
日本大学大学院生産工学研究科
著者所属
日本大学大学院生産工学研究科
著者所属
日本大学生産工学部
著者所属(英)
en
Graduate School of Industrial Technology, Nihon University
著者所属(英)
en
Graduate School of Industrial Technology, Nihon University
著者所属(英)
en
College of Industrial Technology, Nihon University
著者名 中村, 匠海

× 中村, 匠海

中村, 匠海

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種田, 祥吾

× 種田, 祥吾

種田, 祥吾

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山内, ゆかり

× 山内, ゆかり

山内, ゆかり

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著者名(英) Takumi, Nnakamura

× Takumi, Nnakamura

en Takumi, Nnakamura

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Shogo, Taneda

× Shogo, Taneda

en Shogo, Taneda

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Yukari, Yamauchi

× Yukari, Yamauchi

en Yukari, Yamauchi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Gao Huang らは,先行する全ての層の特徴マップを入力とする Dense Convolutional Network (DenseNet) を提案した.Wenqi Liu らは DenseNet の入力とする特徴マップ数を sparse 化し計算量を削減する,Sparse DenseNet (SparseNet)を提案した.さらに,各ブロックの層数を段階的に増加させることで,計算量の削減と精度の向上を達成した.これらのモデルでは,一層が新たに生み出すマップ数を成長率と呼んだ.本研究では,成長率を段階的に増加させ,path も増加していくようなネットワークにする.これにより SparseNet の更なる計算量削減と精度の向上を狙う.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Gao Huang et al. proposed a Dense Convolutional Network (DenseNet) that takes the feature maps of all previous layers as input. Wenqi Liu et al. proposed Sparse DenseNet (SparseNet), which reduces the skip connections and number of feature maps from DenseNet. Furthermore, by increasing the number of layers in each block in stages, SparseNet achieved a reduction of the computation costs and improved accuracy. In these models, the number of new maps produced by a layer was called the growth rate. In this research, we propose a network model in which the growth rate and the number of paths increases gradually. Through this, we aim to further reduce calculation and improve the accuracy of SparseNet.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2024-BIO-78, 号 35, p. 1-4, 発行日 2024-06-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
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 09:41:19.871239
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