事前定義計算モジュールの組込みによる隠れパラメータの誘導と深層学習の性能向上

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タイトル別名
  • Performance Enhancement of Deep Learning with Hidden Parameter Inductions by Grafting a Pre-Defined Computation Module

抄録

従来の深層学習の多くは，与えられた入出力データに対して推定誤差を最小化するend-to-endの学習過程を採用している．そのため，学習後のネットワークが機能するメカニズムを理解することは困難であった．一方で，我々は対象タスクに関するパラメータ間の関係（例えば，物体の運動やカメラ投影など）について事前に十分な知識をもつ場合が少なくない．本論文では，このような対象タスクに関する既知の関係を，事前定義された計算モジュールとしてニューラルネットワークに統合する方法を提案する．統合されたネットワークは，従来と同様のend-to-endの学習を可能としながら，その学習過程では，組み込まれた計算モジュールが必要とする隠れパラメータを推定するネットワークが自動的に誘導される．実験では，提案手法を顔画像から2次元眼球位置を推定するタスクに適用し，透視投影の幾何学的計算を行う計算モジュールをニューラルネットワークに組み込んだ．実験の結果，計算モジュールの組込みによって2次元眼球位置推定精度が向上すること，統合されたネットワークが隠れパラメータである3次元眼球位置の推定機能を獲得していることを確認した．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390858529773433984
  • DOI
    10.14923/transinfj.2022pdp0026
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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