追加学習が可能な大規模ニューラルネット"HoneycombネットIII"
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概要
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大規模ニューラルネットワーク(以下, NNと呼ぶ)には, (1)取り扱うデータが膨大であることから学習時間が長くなる, (2)対象カテゴリーが多く初期に大量の学習データを用意することが困難である, といった問題がある. これらの問題の解決策の一つとして, 大規模NNに追加学習能力をもたせることが考えられる. 本論文では, 追加学習が可能な大規模NN"HoneycombネットIII"を提案した. HoneycombネットIIIは, 追加データが発生した場合, そのデータのみを学習させればよく, 学習済みデータを含めて再学習する必要がないため, 追加学習が容易に行える. 手書き文字データベースETL9Bの漢字1000字種を対象に, 初期データ100セット, 追加データ50セット, 評価データ50セットによる実験の結果, 当初97.24%であった評価データに対する認識率が追加学習により97.63%に向上した. 追加学習に要する時間は, 学習済みデータと追加データを含めて一括して学習した場合の約13%となり, 本方式の有効性が明らかになった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-25
著者
-
宮道 壽一
宇都宮大学工学部
-
宮道 壽一
宇都宮大学
-
奥田 健三
作新学院大学
-
渡辺 博芳
帝京大学理工学部
-
渡辺 博芳
帝京大学ラーニングテクノロジー開発室
-
荒井 正之
帝京大学理工学部情報科学科
-
荒井 正之
帝京大学理工学部
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