| 講演名 | 2022-11-18 CNNに適した総チャネル数を示す指標の検討 髙橋 知里(東京都市大), 神野 健哉(東京都市大), |
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| 抄録(和) | 分類性能の良いニューラルネットワークを探索するため，自動的に構造を最適化することを目指した Neural Architecture Search (NAS)が近年注目を集めている．最近では，探索時間を短縮するため，実際に学習を実行することなく分類性能を推定するzero-shotでの評価方法が提案されている．しかしこれらの指標は，最高性能のニューラルネットワークの探索するためにはまだ不十分である．本研究は，ReLU出力値の平均の分散がCNNに適切なチャネル数を決定するための指標として役立つと考えた．各々の関係を検討し，zero-shotで分類性能の評価を行う新たな評価指標の基礎とする． |
| 抄録(英) | Neural Architecture Search (NAS), which aims to automatically optimize the structure in order to search for neural networks with good classification performance, has attracted much attention in recent years. Recently, zero-shot evaluation methods have been proposed to estimate classification performance without actually performing training in order to reduce search time. However, these metrics are still insufficient for finding the best-performing neural networks. This study considered that the variance of the mean of the ReLU output values could serve as an indicator to determine the appropriate number of channels for a CNN. The relationship between them will be examined and used as the basis for a new metric to evaluate the classification performance in a zero-shot manner. |
| キーワード(和) | Neural Architecture Search / neural network / CNN / Zero-shot evaluation index |
| キーワード(英) | Neural Architecture Search / neural network / CNN / Zero-shot evaluation index |
| 資料番号 | CCS2022-54 |
| 発行日 | 2022-11-10 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2022/11/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 (伊勢市観光文化会館) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 相互作用（インタラクション）と情報伝達（コミュニケーション），一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 赤井 恵(北大) |
| 委員長氏名（英） | Megumi Akai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Masaki Aida(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 宮田 純子(芝浦工大) / 眞田 耕輔(三重大) |
| 幹事氏名（英） | 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 Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CNNに適した総チャネル数を示す指標の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Consideration of an indicator of the total channels suitable for CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Neural Architecture Search / Neural Architecture Search |
| キーワード(2)（和/英） | neural network / neural network |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | Zero-shot evaluation index / Zero-shot evaluation index |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 髙橋 知里 / Chisato Takahashi |
| 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：TCU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 神野 健哉 / Kenya Jin'no |
| 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：TCU) |
| 発表年月日 | 2022-11-18 |
| 資料番号 | CCS2022-54 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CCS-255 |
| ページ範囲 | pp.57-60(CCS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-11-10 (CCS) |