| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| D-2 |
| セッション名 |
| ニューロコンピューティング |
| 講演日 |
| 2023/3/8 |
| 講演場所(会議室等) |
| 3号館 3403教室 |
| 講演番号 |
| D-2-1 |
| タイトル |
| 分割的蒸留学習によるCNNモデルの高精度化 |
| 著者名 |
| ◎平田大貴, |
| キーワード |
| 畳み込みニューラルネットワーク, 蒸留, 機械学習 |
| 抄録 |
| 本発表では、CNNモデルの中間層に出力層を結合することでモデルを前半部分と後半部分に分け、各部分へ蒸留学習を適用する手法を提案する。蒸留学習に用いるデータにはランダムノイズを付与し、これによって、教師モデルからより多くの情報を抽出して生徒モデルに学習させた。提案法を用いることで、生徒モデルの推定精度が従来蒸留法で学習させたものより高くなることを示す。 |
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