05月25日(Thu) 15:50〜17:30 M会場(ウインクあいち-10F 1005会議室)
| 演題番号 | 3M2-3 |
|---|---|
| 題目 | 画像領域分割のための少量訓練データからの畳み込みニューラルネットワークの解析的な初期化法 |
| 著者 | 福田 竣(東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻) 指田 岳彦(コニカミノルタ株式会社) 中山 英樹(東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻) |
| 時間 | 05月25日(Thu) 16:30〜16:50 |
| 概要 | 小規模なデータセットに対して深層学習を行う際は過学習を防ぐためにパラメータの初期値の選び方は重要である．本研究では新たに画像領域分割問題に対して正準相関分析を応用したCNNの畳み込み層の初期化手法を提案した．入力画像の特徴量とGround Truthの特徴量の射影先での相関を最大にさせる射影を解析的に求める手法である．実験から学習収束の高速化や精度の向上が確認された． |
| 論文 | PDFファイル |