講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-08-21 09:15
CNNにおける畳み込み層への構造制約の検討 ○栢森翔太・村松正吾(新潟大) SIP2018-63 |
抄録 |
(和) |
本研究では,構造制約を課した畳み込み層により構成される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について検討する.非分離冗長重複変換(NSOLT)に基づいて畳み込みに特定の構造を与え,直線位相特性,パーセバルタイトフレーム性を満たす畳み込み層を構成する.NSOLTは,筆者らが提案している多次元フィルタバンクで,RubinsteinらのSparse K-SVDと同等,あるいは優れたスパース表現性能を示している.また,構造制約により,通常のCNNより最適化パラメータ数を大幅に少なくすることができ,学習の収束の高速化が期待できる.本研究では,CIFAR-10データセットを用いて,提案するCNNと通常のCNNの性能比較を行い,その有効性を確認する. |
(英) |
This work investigates Convolutional Neural Network (CNN) constituted by convolution layers imposed structural constraint. A specific convolutional structure is constructed based on NonSeparable Oversampled Lapped Transforms (NSOLT) and convolutional layers satisfying the linear phase property and Parseval tight frame property is constructed. NSOLT, which the authors proposed in previous works, achieves sparse representation performance equivalent or superior to Sparse K-SVD of Rubinstein et al. Moreover, because of the structural constraint, the number of optimization parameters can be significantly reduced from normal CNN, and convergence acceleration of learning can be expected. In this research, the performance of proposed CNN and usual CNN are compared by using CIFAR-10 data set and the significance of the proposed method is verified. |
キーワード |
(和) |
CNN / 畳み込み層 / 構造制約 / NSOLT / / / / |
(英) |
CNN / Convolutional layers / Structural constraint / NSOLT / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 182, SIP2018-63, pp. 33-36, 2018年8月. |
資料番号 |
SIP2018-63 |
発行日 |
2018-08-13 (SIP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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SIP2018-63 |