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深層アンサンブル学習モデルの分散刈り込みに関する考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236260
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236260d1455909-6a91-4e6a-9cd5-6ac2b90e4297
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-7V-08.pdf (502.3 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 深層アンサンブル学習モデルの分散刈り込みに関する考察 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 福井大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 福井大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 福井大 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 福井大 | ||||||||||||||
| 著者名 |
岡, 辰之輔
× 岡, 辰之輔
× 藤野, 恭佑
× 堤, 日向
× 長谷川, 達人
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 深層学習モデルにおける刈り込みは，パラメータ数を削減するために有用である．一方，一般的な刈り込み手法は，モデルの訓練とすべてのパラメータに対するスコア付けを繰り返し実施する必要がある．アンサンブル学習モデルの刈り込みを行う場合，パラメータ数がさらに膨大となるため，刈り込みに要する計算量も膨大となる．本研究では，深層アンサンブル学習モデルに対する刈り込みにおいて，計算資源を分散して刈り込みを行う手法を提案する． 検証実験より，アンサンブル学習モデルに対する刈り込みは，極端に多くのパラメータを刈り込む場合を除いて，アンサンブルを取る学習器ごとに分割して実行可能であることを示した． | |||||||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 855-856, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
