パターン認識用ネットの学習の高速化と汎化能力の向上方式
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概要
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我々はこれまで,あるクラスに属する教師データが,入力と中間層の間の重みが生成する超平面で他のクラスから単一の領域に分離されるときは,3層のニューラルネットで,そうでないときは4層で合成できることを証明している.本論文では,これに基づいて逆伝搬法の学習を高速化する手法を提案する.すなわち,まず逆伝搬法における収束の判定を緩くすることにより,高速に分離超平面を学習し,更に分離超平面が各クラスから均等に離れるようにネットの各層の重みをチューニングすることにより汎化能力を上げる.本方式を,数字認識システムに適用したところ,逆伝搬法で分離超平面が学習できることが確かめられた.また上記の高速化手法により逆伝搬法に対して10倍以上高速化でき,また汎化能力も向上することが確かめられた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-03-25
著者
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