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講演抄録/キーワード
講演名 2017-02-18 10:55
PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 画像を『山』『椅子』『ラーメン』といったカテゴリで分類する問題を一般物体認識と呼ぶ.
しかし高精度な一般物体認識は膨大な枚数の画像での学習を行うことが一般的であり,データセットの作成コストや学習時間の観点から現実的でない.
そこで限られた枚数でも高い精度を実現する一般物体認識手法が求められている.
限られたデータ量でも高い精度を実現する一般物体認識手法の1つがPyramidNetである.
PyramidNetは従来,幾つかの段階で行われていた処理を逐次的に行うことによって,従来手法から飛躍的に認識精度を高めた手法である.
しかしPyramidNetは従来手法で精度を高めるために用いられていた確率的な正則化処理を含んでおらず,性能が頭打ちになっている可能性がある.
本稿ではPyramidNet に適した確率的な正則化手法を検討するべく評価実験を行った. 
(英)
キーワード (和) 一般物体認識 / 深層学習 / Deep Residual Network / Residual Learning / 正則化 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-158, pp. 35-40, 2017年2月.
資料番号 PRMU2016-158 
発行日 2017-02-11 (PRMU, CNR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU CNR  
開催期間 2017-02-18 - 2017-02-19 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 実世界センシングと応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-02-PRMU-CNR 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 一般物体認識 /  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(3)(和/英) Deep Residual Network /  
キーワード(4)(和/英) Residual Learning /  
キーワード(5)(和/英) 正則化 /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 良博 / / ヤマダ ヨシヒロ
第1著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩村 雅一 / / イワムラ マサカズ
第2著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 黄瀬 浩一 / / キセ コウイチ
第3著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
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講演者
発表日時 2017-02-18 10:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-158,IEICE-CNR2016-25 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.461(PRMU), no.462(CNR) 
ページ範囲 pp.35-40 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2017-02-11,IEICE-CNR-2017-02-11 


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