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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-06-28 09:40 表現空間における分類容易性の評価に基づく継続学習分析手法の提案 ○村田健悟・伊東聖矢・大原剛三（青学大）  NC2022-11 IBISML2022-11 |
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| 抄録 | （和） | 近年，実世界での画像分類モデルの運用のため，時間の経過とともに分類対象クラスが増加する継続学習シナリオについて，深層学習モデルを対象としたさまざまな学習手法が提案されている．これらの手法は，破滅的忘却と呼ばれる，新規学習クラスに対する最適化により生じる既学習クラスに対する識別能力が完全に消失する現象を緩和する効果を持つことが知られている．しかし，忘却の緩和がどのようなメカニズムで達成されているかについては，依然として不明瞭な点が多い．本研究では，継続学習手法の学習特性を明らかにするため，ネットワークの表現空間における分類容易性の評価に基づく分析手法を提案する．本稿では，2種類の代表的な継続学習手法を対象とした分析を通し，提案分析手法の有効性を示す． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 継続学習 / 破滅的忘却 / ニューラルネットワーク / 表現空間 / 分類容易性 / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 90, IBISML2022-11, pp. 86-93, 2022年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-11 | |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) | |
| ISSN | 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 | NC2022-11 IBISML2022-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2022-06-27 - 2022-06-29 |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 表現空間における分類容易性の評価に基づく継続学習分析手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Novel Analytical Method for Continual Learning Based on the Ease of Classification in Representation Spaces |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 継続学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 破滅的忘却 / |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / |
| キーワード(4)（和/英） | 表現空間 / |
| キーワード(5)（和/英） | 分類容易性 / |
| 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） | 村田 健悟 / Kengo Murata / ムラタ ケンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊東 聖矢 / Seiya Ito / イトウ セイヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大原 剛三 / Kouzou Ohara / オオハラ コウゾウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 青山学院大学 (略称： 青学大) Aoyama Gakuin University (略称： Aoyama Gakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-28 09:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2022-11, IBISML2022-11 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.89(NC), no.90(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.86-93 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |
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