05月25日(Thu) 09:30〜11:10 Q会場(ウインクあいち-8F 展示場)
| 演題番号 | 3Q1-12in1 |
|---|---|
| 題目 | 深層距離学習におけるcontrastive lossの分析と高速化 |
| 著者 | 櫻井 隆平(立命館大学 情報理工学部) 松見 匠規(立命館大学大学院 情報理工学研究科) 李 周浩(立命館大学情報理工学部情報コミュニケーション学科) |
| 時間 | 05月25日(Thu) 09:30〜11:10 |
| 概要 | 深層ニューラルネットによる距離学習で用いられる損失関数の一つであるcontrastive lossは、画像識別において高精度な埋め込みを獲得できるものの、訓練に長時間を要することが問題である。そこで本研究では、訓練事例の抽出方法の工夫による高速化と、それに伴う過学習を抑制するための正則化の手法について提案する。画像識別実験で、精度をほとんど低下させることなく大幅な高速化が達成できることを確認した。 |
| 論文 | PDFファイル |