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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-18 15:10 深層学習におけるバッチサイズスケジューリングと識別精度の検討 ○大友一馬（長岡技科大）・大西正輝（産総研）  PRMU2018-108 MVE2018-50 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習モデルの学習は確率的勾配効果法 (SGD) で行われ，識別精度を向上させるためには学習率を徐々に下げていくのが一般的である．しかし近年，学習率を下げる代わりにバッチサイズを上げることで同様の識別精度を達成できることが報告されている．本稿では，バッチサイズスケジューリングの効果を検討する．またバッチサイズスケジューリングを従来の学習率の Multistep スケジューリングと組み合わせることで，バッチサイズと学習率の関係性を明らかにする． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 学習率スケジューリング / ミニバッチサイズ / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 404, PRMU2018-108, pp. 131-136, 2019年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2018-108 | |
| 発行日 | 2019-01-10 (PRMU, MVE) | |
| 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 | PRMU2018-108 MVE2018-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2019-01-17 - 2019-01-18 |
| 開催地（和） | 京都テルサ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | AR/VRのためのComputational Photography and Display |
| 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 | 2019-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 深層学習におけるバッチサイズスケジューリングと識別精度の検討 |
| 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） | 学習率スケジューリング / |
| キーワード(2)（和/英） | ミニバッチサイズ / |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大友 一馬 / / オオトモ カズマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 正輝 / / オオニシ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-18 15:10:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2018-108, MVE2018-50 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.404(PRMU), no.405(MVE) |
| ページ範囲 | pp.131-136 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-10 (PRMU, MVE) |
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