最適汎化能力をもったニューラルネットワークの追加学習

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概要

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与えられた訓練データに対して、ある評価基準の意味で最適な汎化能力を持ったニューラルネットワークの学習法が得られている。本論文では、さらに新しい訓練データが追加された時、全体の訓練データに対して最適な汎化能力を持ったニューラルネットワークを、既に得られている学習結果と新しい訓連データを用いて効率良く学習していく方法を提案する。さらに、この枠組の中で、学習の計算量を減らすと同時に汎化能力を高めるような教材の選び方を与えることにする。学習の評価基準には、例として、ウィーナーの評価基準を用いている。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-05-22

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