L1正則化を用いたCapsule Networkの学習法の一提案
書誌事項
- タイトル別名
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- L1 Regularization based Learning Method for Capsule Network
説明
<p>Capsule NetworkはCNNの短所を克服するために提案された新しいニューラルネットワークである。しかしCapsule Networkは学習可能なパラメータ数が多く過学習に陥りやすい。そこで本研究ではL1正則化を利用してパラメータを削減することで汎化性能の向上を目指す。Capsule Networkに提案手法を適用した場合としない場合の正答率と再構成画像を比較して評価を行った結果、正答率の向上が確認された。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 (0), 1Q3J201-1Q3J201, 2019
一般社団法人 人工知能学会
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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
- 1390564238096800128
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- NII論文ID
- 130007658336
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
