| 講演名 | 2022-08-04 画像分類性能の高いCNNモデルの構造の検討 代 美月(東京都市大), 神野 健哉(東京都市大), |
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| 抄録(和) | Deep Learningを用いた画像認識では近年，ViTなどTransformerベースのモデルが目覚しい性能を発揮している．しかしながらTransformerはモデルサイズ，メモリ占有量，必要学習データ量などに問題がある．これに比べCNNモデルは軽量であり，実用上その利用は重要である．本研究ではこのような観点から性能の高いCNNモデルの構造に関する検討を行う． |
| 抄録(英) | In recent years, Transformer-based models such as ViT have shown remarkable performance in image recognition using Deep Learning. However, transformers have problems in terms of model size, memory footprint, and amount of training data required. In contrast, CNN models are lightweight, and their use is important in practical applications. In this study, we investigate the structure of CNN models with high performance from this perspective. |
| キーワード(和) | CNN / CIFAR-10 / 画像分類 / 性能予測 |
| キーワード(英) | CNN / CIFAR-10 / image classification / performance prediction |
| 資料番号 | CCS2022-27 |
| 発行日 | 2022-07-28 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN / CCS |
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| 開催期間 | 2022/8/4(から2日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学 百年記念会館 |
| 開催地（英） | Hokkaido University(Centennial Hall) |
| テーマ（和） | ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Future Network, Cloud/SDN/Virtualization, Contents Delivery/Contents Exchange, and others |
| 委員長氏名（和） | 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) / 赤井 恵(北大) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Hato(Internet Multifeed) / Megumi Akai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 村瀬 勉(名大) / 中野 秀洋(東京都市大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Tsutomu Murase(Nagoya Univ.) / Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Masaki Aida(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 城 哲(KDDI総合研究所) / 渡部 康平(長岡技科大) / 秦泉寺 久美(NTT) / 濱田 浩気(NTT) / 宮田 純子(芝浦工大) / 眞田 耕輔(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Tetsu Jyo(KDDI Research) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Kumi Jinzenji(NTT) / Koki Hamada(NTT) / Sumiko Miyata(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 安田 裕之(東大) / 安東 弘泰(筑波大) / 佐々木 智志(湘南工科大) / 小林 幹(立正大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Hiroyuki Yasuda(Univ. of Tokyo) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Tomoyuki Sasaki(Shonan Inst. of Tech.) / Miki Kobayashi(Rissho Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Networks / Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像分類性能の高いCNNモデルの構造の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Consideration of the structure of CNN models with high image classification performanc |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(2)（和/英） | CIFAR-10 / CIFAR-10 |
| キーワード(3)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| キーワード(4)（和/英） | 性能予測 / performance prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 代 美月 / Mizuki Dai |
| 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 University) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 神野 健哉 / Kenya Jinno |
| 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 University) |
| 発表年月日 | 2022-08-04 |
| 資料番号 | CCS2022-27 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CCS-145 |
| ページ範囲 | pp.6-9(CCS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-07-28 (CCS) |