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講演抄録/キーワード
講演名 2021-08-26 10:15
Bayes by Backprop法における適応的最適化の提案と低精度サンプリングによる確率キャリブレーション性能評価
西田圭吾阪大/理研)・泰地真弘人理研PRMU2021-8
抄録 (和) ベイズニューラルネットワーク(BNN)はパラメータの不確実性をモデル化し,推論時の出力値を実際の正答率へ近づける確率キャリブレーションに優れている.Bayes by Backprop(BBB)法はパラメータの不確実性を誤差逆伝播法によって最適化できるBNNである.しかし,BBB法はパラメータの収束が遅いことや初期値の設定に関する知見が無い.本研究では,BBB法に適応的最適化の一つであるAdamを利用したAdamBを提案し,正答率と収束の改善を示した.また,初期値の変更や乱数の精度を落とした際の正答率と確率キャリブレーションの変化を評価し,確率キャリブレーションに初期値依存性があること,乱数を低精度化しても性能の劣化が起きないことを明らかにした. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) ベイズニューラルネットワーク / 確率キャリブレーション / 適応的最適化 / 専用ハードウェア / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 155, PRMU2021-8, pp. 7-12, 2021年8月.
資料番号 PRMU2021-8 
発行日 2021-08-19 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 PRMU2021-8

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2021-08-26 - 2021-08-26 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 人間・ロボットの協調のためのCV/PR技術 
テーマ(英) CV/PR techniques for human-robot cooperation 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2021-08-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Bayes by Backprop法における適応的最適化の提案と低精度サンプリングによる確率キャリブレーション性能評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Applying adaptive optimization to Bayes by Backprop and estimation of probability calibration by low precision random number generators 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ベイズニューラルネットワーク /  
キーワード(2)(和/英) 確率キャリブレーション /  
キーワード(3)(和/英) 適応的最適化 /  
キーワード(4)(和/英) 専用ハードウェア /  
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) 西田 圭吾 / Keigo Nishida / ニシダ ケイゴ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学/理化学研究所 (略称: 阪大/理研)
Osaka University/RIKEN (略称: Osaka Univ./RIKEN)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 泰地 真弘人 / Makoto Taiji / タイジ マコト
第2著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
RIKEN (略称: RIKEN)
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講演者
発表日時 2021-08-26 10:15:00 
発表時間 15 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2021-8 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.155 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2021-08-19 


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