位置ずれ入力とノイズ重畳によるニューラルネットワークの汎化能力向上法
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概要
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ノイズや位置ずれにロバストな特徴抽出問題を対象としたニューラルネットワークの学習では,学習用データに対する識別能力よりも,未知データに対する高い識別能力(汎化能力)が要求される.本論文では,ノイズを含む入力データに対する汎化能力の向上に向け,入力データへのノイズ重畳と位置ずれ画像の学習を行う方法を提案する.重畳するノイズの大きさを変化させながら学習誤差と汎化誤差を定量的に調べる実験を通し,汎化能力向上に対する本手法の有効性を実験的に示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-04-15
著者
-
中村 千秋
長崎大学教育学部
-
宮原 末治
長崎大学工学部情報システム工学科
-
大山 輝光
和歌山信愛女子短期大学
-
志久 修
佐世保工業高等専門学校
-
黒田 英夫
長崎大学工学部
-
黒田 英夫
長崎大学生産科学研究科
-
宮原 末治
長崎大学
-
宮原 末治
長崎大学工学部工学科
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