| 講演名 | 2022-06-09 教師なし学習と半教師あり学習の逐次実行による認識精度の向上 村上 浩基(東京都市大), 中野 秀洋(東京都市大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年 画像認識や音声認識などの分野で畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network : CNN) を用いた学習モデルが優秀な 性能を示すことが知られている．しかし、実用する際に必要な正解ラベルは 手作業で 生成するためコスト を要するという 問題点があ り ，正解ラベルだけでなくラベルなしデータも活用した半教師あり学習が提案された Self Matchは教師なし学習 と半教師あり学習 を組み合わせた手法であり ,画像の特徴を用いて学習を行うことで少数の正解ラベルでの性能向上が期待される． 本研究では 半教師あり学習と教師 なし学習でそれぞれ得た知識を交互に活用することで認識精度を向上させる逐次学習法を提案する CIFAR10データセットを用いた画像分類において従来手法と比べて学習時間 (Epoch数 )と認識率 (Top1-ACC)の向上を示した． |
| 抄録(英) | In this study, we propose a sequential learning method that improves recognition accuracy by alternately utilizing the knowledge obtained by semi-supervised and unsupervised learning, respectively. We investigate the relationship between recognition performance and learning time by varying the order and number of times each learning step and by applied sequentially. Numerical experiments will be conducted to confirm the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | 畳み込みニューラルネットワーク / 半教師あり学習 / 教師なし学習 |
| キーワード(英) | convolutional neural networks / semi-supervised learning / unsupervised learning |
| 資料番号 | NLP2022-4,CCS2022-4 |
| 発行日 | 2022-06-02 (NLP, CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS / NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/6/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | 大阪大学 豊中キャンパス シグマホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 赤井 恵(北大) / 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Megumi Akai(Hokkaido Univ.) / Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 会田 雅樹(都立大) / 中野 秀洋(東京都市大) / 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaki Aida(TMU) / Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 眞田 耕輔(三重大) / 宮田 純子(芝浦工大) / 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Kosuke Sanada(TDK) / Sumiko Miyata(Shibaura Insti. of Tech.) / Daisaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 佐々木 智志(湘南工科大学) / 安東 弘泰(筑波大) / 小林 幹(立正大学) / 安田 裕之(東京大学) / 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoyuki Sasaki(Shonan Instit. of Tech.) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Miki Kobayashi(Rissho Univ.) / " Hiroyuki YASUDA(The Univ. of Tokyo) / Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences / Technical Committee on Nonlinear Problems |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 教師なし学習と半教師あり学習の逐次実行による認識精度の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Recognition Accuracy by Sequential Execution of Unsupervised Learning and Semi-supervised Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural networks |
| キーワード(2)（和/英） | 半教師あり学習 / semi-supervised learning |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村上 浩基 / Hiroki Murakami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：Tokyo City Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 秀洋 / Hidehiro Nakano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：Tokyo City Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-06-09 |
| 資料番号 | NLP2022-4,CCS2022-4 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-65,CCS-66 |
| ページ範囲 | pp.17-22(NLP), pp.17-22(CCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-02 (NLP, CCS) |