フィーチャに基づく深層学習モデル設計方法の提案と評価
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説明
従来の深層学習モデル開発では要求を満たすモデルの生成には，しばしば開発者の試行錯誤が必要とされる．このような発見的開発方法では，要求を満たす精度の学習モデルを効率的，かつ，安定して開発することは困難である．本稿では，データのフィーチャ(特徴量)に着目し，段階的に学習可能な学習モデル設計方法を提案する．提案方法では学習データの本質を表現するフィーチャをコントロールしながら段階的に学習を行うことで，学習のコントロールを実現する．これにより，機械学習ソフトウェア開発者が要求を満たす学習モデルの安定した開発を可能とする．提案方法をCifar10データセットに適用し, 有効性と妥当性を示す.
収録刊行物
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- 第83回全国大会講演論文集
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第83回全国大会講演論文集 2021 (1), 445-446, 2021-03-04
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050574047087161472
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- NII論文ID
- 170000187034
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00214914/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles