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講演抄録/キーワード
講演名 2017-10-12 13:30
PyramidNetに対する新たな確率的正則化手法ShakeDropの提案
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2017-72
抄録 (和) 高精度な一般物体認識を実現するために,
確率的に学習を乱すことで認識精度を向上する,確率的な正則化手法が注目を集めている.
確率的な正則化を用いた一般物体認識手法の1つであるPyramidDropは,Randam Dropと呼ばれる確率的な正則化を導入することで発表当時の世界最高性能を実現した.
しかし,Randam Dropは二値の乱数を用いて各Residual Unitを使うか使わないかを制御するため,正則化の効果が限定的と考えられる.
本稿では,最近提案された実数の乱数を用いる確率的な正則化をPyramidDropに導入することで,より高い認識精度の手法の実現を目指す.
この乱数は,各Residual Unitをどの程度使うかを表す.
一般物体認識データセットCIFAR-10及びCIFAR-100を用いた実験の結果,
提案手法ShakeDropは,現在のstate-of-the-artの手法に比べて、エラー率をCIFAR-10で0.25%、CIFAR-100で3.01%軽減して,現時点の世界最高精度を達成することを確認した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 一般物体認識 / 深層学習 / 正則化 / / / / /  
(英) Deep Residual Network / Residual Learning / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-72, pp. 55-60, 2017年10月.
資料番号 PRMU2017-72 
発行日 2017-10-05 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2017-72

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2017-10-12 - 2017-10-13 
開催地(和) 熊本大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 深層学習 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-10-PRMU 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) PyramidNetに対する新たな確率的正則化手法ShakeDropの提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 一般物体認識 / Deep Residual Network  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Residual Learning  
キーワード(3)(和/英) 正則化 /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 良博 / Yoshihiro Yamada / ヤマダ ヨシヒロ
第1著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Pref. Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩村 雅一 / Masakazu Iwamura / イワムラ マサカズ
第2著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Pref. Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 黄瀬 浩一 / Koichi Kise / キセ コウイチ
第3著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Pref. Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-10-12 13:30:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2017-72 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.238 
ページ範囲 pp.55-60 
ページ数
発行日 2017-10-05 (PRMU) 


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