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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-18 15:10
深層学習におけるバッチサイズスケジューリングと識別精度の検討
大友一馬長岡技科大)・大西正輝産総研
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抄録 (和) 深層学習モデルの学習は確率的勾配効果法 (SGD) で行われ,識別精度を向上させるためには学習率を徐々に下げていくのが一般的である.しかし近年,学習率を下げる代わりにバッチサイズを上げることで同様の識別精度を達成できることが報告されている.本稿では,バッチサイズスケジューリングの効果を検討する.またバッチサイズスケジューリングを従来の学習率の Multistep スケジューリングと組み合わせることで,バッチサイズと学習率の関係性を明らかにする. 
(英)
キーワード (和) 学習率スケジューリング / ミニバッチサイズ / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 404, PRMU2018-108, pp. 131-136, 2019年1月.
資料番号 PRMU2018-108 
発行日 2019-01-10 (PRMU, MVE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU MVE IPSJ-CVIM  
開催期間 2019-01-17 - 2019-01-18 
開催地(和) 京都テルサ 
開催地(英)  
テーマ(和) AR/VRのためのComputational Photography and Display 
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 2019-01-PRMU-MVE-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 深層学習におけるバッチサイズスケジューリングと識別精度の検討 
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) 学習率スケジューリング /  
キーワード(2)(和/英) ミニバッチサイズ /  
キーワード(3)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 大友 一馬 / / オオトモ カズマ
第1著者 所属(和/英) 長岡技術科学大学 (略称: 長岡技科大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大西 正輝 / / オオニシ マサキ
第2著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
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講演者
発表日時 2019-01-18 15:10:00 
発表時間 15 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2018-108,IEICE-MVE2018-50 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.404(PRMU), no.405(MVE) 
ページ範囲 pp.131-136 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2019-01-10,IEICE-MVE-2019-01-10 


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