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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-19 10:45 未学習CNNの反復的な統合による画像分類 ○杉原麻美子・早志英朗・内田誠一（九大）  PRMU2019-47 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では,ランダムな重みを持つ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を弱識別器として反復的に統合することで,いわゆる教師あり学習を用いることなく,高い認識率を達成させられることを述べる.本手法では,全ての重みがランダムに与えられた CNN を多量に準備する.そして AdaBoost の枠組みにより,それらの CNN を相補的に選択し統合することで,より精度の高い CNN を合成する.さらにこの処理を反復することで,すなわち統合された CNN を再び相補的に統合することで,さらなる精度向上を目指す.ただし,統合を単純に繰り返すと,ネットワークのサイズが指数的に増加する.このため,統合されたネットワークに対して蒸留処理を施すことで,統合前と同じネットワークサイズに圧縮する.以上の手法により,2 クラスの画像認識タスクではあるが,90%を超えるテスト認識率を達成できたことを示す. |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | ランダムニューラルネットワーク / アンサンブル学習 / AdaBoost / 蒸留 / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 347, PRMU2019-47, pp. 7-12, 2019年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-47 | |
| 発行日 | 2019-12-12 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2019-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2019-12-19 - 2019-12-20 |
| 開催地（和） | 大分大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アート・グラフィクス・コンテンツ制作・教育への応用 |
| 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 | 2019-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 未学習CNNの反復的な統合による画像分類 |
| 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） | ランダムニューラルネットワーク / |
| キーワード(2)（和/英） | アンサンブル学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | AdaBoost / |
| キーワード(4)（和/英） | 蒸留 / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 杉原 麻美子 / / スギハラ マミコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早志 英朗 / / ハヤシ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 誠一 / / ウチダ セイイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-19 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-47 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-12-12 (PRMU) |
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