| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-03-03 09:00
PC-DARTSで得られるアーキテクチャにおける解像度とデータセットの違いの影響についての分析 ○原 快成(長岡技科大/産総研)・逸見一喜(筑波大/産総研)・大西正輝(産総研/筑波大) PRMU2023-57 |
| 抄録 |
(和) |
深層学習において画像の解像度が識別精度や汎化性能に影響を及ぼすことは知られているが,解像度がネットワークアーキテクチャに与える具体的な影響についての研究は未だ不十分である.そこで本研究では,Neural Architecture Search の主流な手法である PC-DARTS を用いて,異なる解像度における複数のデータセットから得られるネットワークの影響を分析する. |
| (英) |
In deep learning, image resolution is crucial to improve accuracy and generalizability. However, the research on the specific impact of resolution on network architecture is insufficient. In this study, we utilize PC-DARTS, a popular method for neural architecture search, to analyze the impact of networks obtained from multiple datasets at different resolutions. |
| キーワード |
(和) |
深層学習 / AutoML / Neural Architecture Search / 画像識別 / / / / |
| (英) |
Deep Learning / AutoML / Neural Architecture Search / Image Recognition / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 409, PRMU2023-57, pp. 35-40, 2024年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2023-57 |
| 発行日 |
2024-02-25 (PRMU) |
| 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) |
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PRMU2023-57 |