| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-18 09:20
層単位の成長・剪定における学習率スケジューラの調整手法 ○土岐健太郎・佐々木智志・中野秀洋(東京都市大) CCS2025-78 |
| 抄録 |
(和) |
深層学習モデルの成長や剪定は,モデルサイズを柔軟に調整できる手法として注目されている.一方で,層単位の成長や剪定では再学習時に多数のパラメータ更新が必要となるため,大きな学習率を用いる必要がある.そのため,学習率スケジューラによって学習率を減衰させると再学習において精度が低下する場合がある.本研究では,層ごとに学習率および重み減衰を調整することで,学習率スケジューラに起因する精度低下の抑制を検討する. |
| (英) |
Layer-wise growing and pruning of deep neural networks have attracted attention as methods for flexibly adjusting model size. However, when growing or pruning is performed at the layer level, retraining requires updating a large number of parameters, which necessitates the use of a relatively large learning rate. Consequently, when a learning rate scheduler reduces the learning rate during training, the model performance may degrade during the retraining phase. In this study, we investigate a method to mitigate performance degradation caused by the learning rate scheduler by dynamically adjusting the learning rate and weight decay for each layer. |
| キーワード |
(和) |
深層学習 / 成長 / 剪定 / ResNet / / / / |
| (英) |
Deep Learning / Growing / Pruning / ResNet / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 416, CCS2025-78, pp. 138-141, 2026年3月. |
| 資料番号 |
CCS2025-78 |
| 発行日 |
2026-03-10 (CCS) |
| 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 |
CCS2025-78 |