バックプロパゲーション法学習過程における効率評価尺度の検討
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概要
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階層型ニューラルネットワークにおけるバックプロパゲーション法学習則は,その応用上の可能性から様々な研究が展開されてきた.ただ,これまでの研究では,ネットワークの学習性能評価に際して最終的な誤差関数値を重視する.すなわち学習曲線における最初と最後の落差に注目するる傾向が強かった.我々は,性能や能力なる量は学習時のプロセス全体を考慮して判断されるべきであるという観点から,学習過程の効率評価尺度を新たに導入する.これによって従来,パターンとして目で捉えていた学習曲線の経時的ふるまいを数値として定量化することができた.論文では,実際の文字学習実験でのデータをもとにこの評価指数(L値)の性質と有効性について検討している.その結果,学習負荷による学習過程への影響の違いを評価できること,値が小さいほど認識時に対ノイズ・センシティビティが良い傾向をもつことなど,学習終了時(打ち切り時)の誤差関数値には見られない独自性が確認できた.最近では,学習課題に対して自己適応的にシステム変更してゆく方法が注目され始めているが,そこでの適合度尺度の一つとしてもL値は活用できそうである.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-15
著者
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