| 講演名 | 2024-03-14 特徴抽出器のZero-shotクラス分離度 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) | ニューラルネットワークの最適構造を自動的に探索するNetwork Architecture Search（NAS）がある。NASは膨大な探索時間を必要とするため、ニューラルネットワークの性能をzero-shotで評価する手法がいくつか提案されている。本稿ではクラス分類タスクを行うモデルが特徴抽出器と分類器とに分けられることに着目し、特徴抽出器の出力である潜在変数の性質からモデルの性能との関係を解析する。さらにこれらの性質が zero-shotで予測可能であるかを検討する。 |
| 抄録(英) | Network Architecture Search (NAS) is a method to automatically search for the optimal structure of a neural network. Since NAS requires a huge amount of search time, several methods have been proposed to evaluate the performance of neural networks in a zero-shot manner. This article focuses on models for performing classification tasks, which can be divided into feature extractors and classifiers, and analyzes the relationship between the properties of latent variables, which are the outputs of the feature extractor, and the performance of the model. Furthermore, we investigate whether these properties can be predicted in a zero-shot manner. |
| キーワード(和) | Network Architecture Search / Zero-shot評価指標 / 畳み込みニューラルネットワーク / 特徴抽出器 / Cifar-10 |
| キーワード(英) | Network Architecture Search / zero-shot evaluation index / CNN / feature extractor / Cifar-10 |
| 資料番号 | MSS2023-95,NLP2023-147 |
| 発行日 | 2024-03-06 (MSS, NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / MSS |
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| 開催期間 | 2024/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鳥飼 弘幸(法政大) / 山口 真悟(山口大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) / Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 丹治 裕一(香川大) / 宮本 俊幸(阪工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichi Tanji(Kagawa Univ.) / Toshiyuki Miyamoto(Osaka Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 伊藤 大輔(岐阜大) / 青森 久(中京大) / 林 直樹(阪大) / 劉 健全(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Ito(Gifu Univ.) / Hisashi Aomori(Chukyo Univ.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) / Jianquan Liui(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山仲 芳和(宇都宮大) / 井岡 恵理(芝浦工大) / 白井 匡人(島根大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) / Eri Ioka(Shibaura Inst. of Tech.) / Masato Shirai(Shimane Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特徴抽出器のZero-shotクラス分離度 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Zero-shot class separation degree of the feature extractor |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Network Architecture Search / Network Architecture Search |
| キーワード(2)（和/英） | Zero-shot評価指標 / zero-shot evaluation index |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴抽出器 / feature extractor |
| キーワード(5)（和/英） | Cifar-10 / Cifar-10 |
| 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：Tokyo City Univ.) |
| 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：Tokyo City Univ.) |
| 発表年月日 | 2024-03-14 |
| 資料番号 | MSS2023-95,NLP2023-147 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | MSS-427,NLP-428 |
| ページ範囲 | pp.115-118(MSS), pp.115-118(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-03-06 (MSS, NLP) |