教師有りニューラルネットのユニット削減手法とニューラルフィルターへの適用
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概要
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教師有りニューラルネット(NN)の入力層,中間層のユニットを最適化するユニット削減手法を提案している.本手法はユニットの試験的削除,出力誤差の計算によるユニットの削減,再学習の繰り返しにより,学習パターンの二乗誤差最小化の観点でNNの学習目的を直接反映したユニット削減を行うことができる.本手法をX線透視像の画質改善を学習したニューラルフィルター(NF)に適用した結果,削減前の誤差を維持したまま入力層を3分の1以下,中間層を5分の1以下に削減できることを示している.出力画像の画質の定量評価の結果,学習領域,未学習領域共に画質を損なわずにユニットの削減が行え,削減前と同等の汎化能力を維持していることを定量的に示している.更に,削減前と削減後のNFのフィルター特性の定量的な比較評価を行い,ユニット削減後の方が学習領域に対して性能の良いフィルターであることを示している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-14
著者
-
杉江 昇
名城大学理工学部情報工学科
-
石川 謙
(株)日立メディコ
-
石川 謙
(株)日立メディコ・技術研究所
-
石川 謙
日立メディコ技術研究所
-
鈴木 賢治
シカゴ大学放射線科
-
鈴木 賢治
(株)日立メディコ技術研究所
-
堀場 勇夫
愛知県立大学
-
堀場 勇夫
名城大学理工学部
-
原 直子
名城大学理工学部
-
原 直子
名城大学 理工学部
-
堀場 勇夫
名城大 理工
-
杉江 昇
名城大学理工学部
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