| 大会名称 |
| 2018年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018S |
| 開催年 |
|
2018
|
| 発行日 |
|
2018/8/28
|
| セッション番号 |
|
A-10
|
| セッション名 |
|
システム数理と応用
|
| 講演日 |
|
2018/9/12
|
| 講演場所(会議室等) |
|
自然科学５号館 1F 第4講義室
|
| 講演番号 |
|
A-10-17
|
| タイトル |
|
概念学習を用いたCNNの学習効率を高める初期重みの最適化
|
| 著者名 |
|
◎高橋大成, 秦 優哉, 石井大成, 大枝真一,
|
| キーワード |
|
畳み込みニューラルネットワーク, 概念学習, deep learning, 画像認識
|
| 抄録 |
|
CNNによる文字認識で認識精度を上げることは重要な課題の一つである．そのため本システムでは事業所ごとにヘルパーの方に要介護者の名前を書いてもらい，そのデータを用いて学習する．しかし，CNNを用いるとその複雑なモデルから計算量がとても多くなり，一般の環境では学習に相当な時間がかかってしまう．そこで本研究では計算量が少なくなるように予め学習対象の特定の概念を学習させて，学習時間の短縮手法の提案を行う．本研究ではこれを概念学習(Concept Learning)と呼び，また学習対象に対して適切な初期重みで学習することで，識別精度の向上を試みる．
|
| 本文pdf |
|
PDF download
|
