講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-06-09 14:15
教師なし学習と半教師あり学習の逐次実行による認識精度の向上 ○村上浩基・中野秀洋(東京都市大) NLP2022-4 CCS2022-4 |
抄録 |
(和) |
近年 画像認識や音声認識などの分野で畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network : CNN) を用いた学習モデルが優秀な 性能を示すことが知られている.しかし、実用する際に必要な正解ラベルは 手作業で 生成するためコスト を要するという 問題点があ り ,正解ラベルだけでなくラベルなしデータも活用した半教師あり学習が提案された Self Matchは教師なし学習 と半教師あり学習 を組み合わせた手法であり ,画像の特徴を用いて学習を行うことで少数の正解ラベルでの性能向上が期待される. 本研究では 半教師あり学習と教師 なし学習でそれぞれ得た知識を交互に活用することで認識精度を向上させる逐次学習法を提案する CIFAR10データセットを用いた画像分類において従来手法と比べて学習時間 (Epoch数 )と認識率 (Top1-ACC)の向上を示した. |
(英) |
In this study, we propose a sequential learning method that improves recognition accuracy by alternately utilizing the knowledge obtained by semi-supervised and unsupervised learning, respectively. We investigate the relationship between recognition performance and learning time by varying the order and number of times each learning step and by applied sequentially. Numerical experiments will be conducted to confirm the effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
畳み込みニューラルネットワーク / 半教師あり学習 / 教師なし学習 / / / / / |
(英) |
convolutional neural networks / semi-supervised learning / unsupervised learning / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 66, CCS2022-4, pp. 17-22, 2022年6月. |
資料番号 |
CCS2022-4 |
発行日 |
2022-06-02 (NLP, CCS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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